N-gramモデルのエントロピーに基づくパラメータ削減に関する検討

• 踊堂, 憲道

• 伊藤, 克亘

• 鹿野, 清宏

• 中村, 哲

書誌事項

タイトル別名

• N gram モデル ノ エントロピー ニ モトヅク パラメータ サクゲン ニ カンスル ケントウ
• A Study on Entropy-based Compression Algorithms for N-gram Parameters

抄録

人間の発話を文字に変換する大語彙連続音声認識(ディクテーション)技術は, キーボード入力の省力化や, 様々な環境下における人間とコンピュータ間の音声インタフェースの実現のために必要不可欠な技術であり, 活発に研究が行われている.認識システムには, 人間の言語知識の役割を果たす言語モデルが組み込まれており, 一般的には統計的言語モデルであるN-gramが用いられている.しかし, 数千語?数万語を対象とする場合, N-gramモデルのパラメータが指数関数的に増大し, システム構築に際して, 大きな障害が生じることになる.本稿では, これまでに提案された種々のN-gramモデルのパラメータ削減手法の比較を行う.また, 我々が提案する削減手法を(N-1)-gramに適用するための予備実験を行ったので, その結果について報告する.

収録刊行物

• 情報処理学会論文誌

  情報処理学会論文誌 42 (2), 327-333, 2001-02

  情報処理学会

キーワード

• 論文

詳細情報

• CRID: 1050014359400009728
• NII論文ID: 110002725740
• NII書誌ID: AA12317677
• ISSN: 18827837
• ISSN: 18827764
• ISSN: 03875806
• HANDLE: 10061/7764
• NDL書誌ID: 5667528
• Web Site: https://naist.repo.nii.ac.jp/records/3772
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00012090/
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I5667528
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: journal article
• データソース種別:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles