講演名 1997/1/17
MAP推定を用いたN-gram言語モデルのタスク適応
政瀧 浩和, 匂坂 芳典, 久木 和也, 河原 達也,
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抄録(和) 本稿では、N-gram言語モデルのタスク適応の手法を提案する。提案する手法は、複数のタスクよりなる大量のデータから得られるN-gramを事前知識とし、目的のタスクのデータを事後知識とみなすことにより、MAP推定 (Maximum A-posteriori Probability Estimation) を用いてタスク適応を行うものである。実験の結果、MAP推定により適応したN-gramは、適応なしのモデルと比較してPerplexityが最大約40%減少し、本手法の有効性を確認した。
抄録(英) In this paper, we propose a method of task adaptation using MAP estimation in N-gram language modeling. Assuming a task independent N-gram to be a a-priori knowledge, the N-gram is adapted to a specific task by MAP (maximum a-posteriori probability) estimation. Experimental results showd that the perplexity was about 40% lower than that of task independent model, and efficiency of the proposed method was ascertained.
キーワード(和) 連続音声認識 / N-gram / タスク適応 / MAP推定
キーワード(英) Continuous Speech Recognition / N-gram / Task Adaptation / MAP Estimation
資料番号 SP96-103
発行日

研究会情報
研究会 SP
開催期間 1997/1/17(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Speech (SP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) MAP推定を用いたN-gram言語モデルのタスク適応
サブタイトル(和)
タイトル(英) Task adaptation using MAP estimation in N-gram Language Modeling.
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 連続音声認識 / Continuous Speech Recognition
キーワード(2)(和/英) N-gram / N-gram
キーワード(3)(和/英) タスク適応 / Task Adaptation
キーワード(4)(和/英) MAP推定 / MAP Estimation
第 1 著者 氏名(和/英) 政瀧 浩和 / Hirokazu Masataki
第 1 著者 所属(和/英) ATR音声翻訳通信研究所
ATR Interpreting Telecommunications Research Laboratories
第 2 著者 氏名(和/英) 匂坂 芳典 / Yoshinori Sagisaka
第 2 著者 所属(和/英) ATR音声翻訳通信研究所
ATR Interpreting Telecommunications Research Laboratories
第 3 著者 氏名(和/英) 久木 和也 / Kazuya Hisaki
第 3 著者 所属(和/英) 京都大学工学部情報工学教室
Department of Information Science, Kyoto University
第 4 著者 氏名(和/英) 河原 達也 / Tatsuya Kawahara
第 4 著者 所属(和/英) 京都大学工学部情報工学教室
Department of Information Science, Kyoto University
発表年月日 1997/1/17
資料番号 SP96-103
巻番号(vol) vol.96
号番号(no) 449
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日