部分N - gram頻度情報を利用した質問応答定型表現への言語モデル適応

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2002-07-12
• タイトル: 部分N - gram頻度情報を利用した質問応答定型表現への言語モデル適応
• タイトル / 言語: en
• タイトル: using Extra N - gram Counts for Statistical Language Model Adaptation in Speech - Driven Question Answering
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所／科学技術振興事業団CREST
• 著者所属: 図書館情報大学／科学技術振興事業団CREST
• 著者所属: 図書館情報大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CREST, Japan Science and Technology Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Library and Information Science/CREST, Japan Science and Technology Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Library and Information Science
• 著者名: 秋葉, 友良; 伊藤, 克亘; 藤井, 敦; 石川, 徹也
• 著者名(英): Tomoyosi, Akiba; Katunobu, Itou; Atsushi, Fujii; Tetsuya, Ishikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音声入力に対応した質問応答システムのための言語モデルを作成する手法について述べる。検索対象となる新聞記事から作成したN-gramをベースに、人手で与えた質問文定型表現を用いて適応化する2つの手法を提案する。一つは、ベースとなる新聞記事N-gramモデル中の質問文定型表現に対応するN-gram頻度を、部分的なN-gram頻度で強調する手法である。もう一つは、定型表現を記述文法で表し、新聞記事N-gramと統合する手法である。認識実験を行い、N-gram頻度を重み付きで混合する従来法とくらべ、どちらの手法も単語誤り率を減少させることが示された。特に、前者の手法が認識率と頑健性の面でより良い結果を示した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Aiming at speech-driven question answering, we propose two methods to produce statistical language models for recognizing spoken questions with a high accuracy. Both methods use a target collection (i.e., a document set from which answers are derived) to extract N-grams, and adapt them to the question answering task by way of frozen patterns typically used in interrogative questions. The first method magnifies N-gram counts corresponding to the frozen patterns in the original N-gram. The second method combines N-grams extracted from the collection and grammars associated with frozen patterns, to produce a single N-gram model. Our experiments showed that the two proposed methods outperformed a conventional language model adaptation method in terms of the recognition accuracy, and that the first method was more accurate and robust than the second method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2002, 号 65(2002-SLP-042), p. 31-38, 発行日 2002-07-12
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会