WEKO3
アイテム
話題と話者に関するPLSAに基づく言語モデル適応
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/57162
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/571620c1dec4a-8103-4141-8b50-5f2ba444baf9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2003-12-18 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 話題と話者に関するPLSAに基づく言語モデル適応 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Language Model Adaptation based on PLSA on Topics and Speakers | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 京都大学情報学研究科/科学技術振興機構さきがけ研究21 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学情報学研究科/科学技術振興機構さきがけ研究21 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Informatics, Kyoto University/PRESTO, Japan Science and Technology Agency | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Informatics, Kyoto University/PRESTO, Japan Science and Technology Agency | ||||||||
| 著者名 |
秋田, 祐哉
河原, 達也
× 秋田, 祐哉 河原, 達也
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| 著者名(英) |
Yuya, Akita
Tatsuya, Kawahara
× Yuya, Akita Tatsuya, Kawahara
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 複数の話者と話題からなる討論音声の認識のための,統計的言語モデルの話題・話者適応を提案する.話題をカバーするコ?パスと話者性をカバーするコーパスからそれぞれ構築した言語モデルを混合することで,ベースライン言語モデルを構築する.それぞれのコーパスを用いて,話題と話者に関するPLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)を行い,初期の(話者ごとの)音声認識結果にこのPLSAを適用することで,当該の話題と話者に適応したunigram確率を求める.この確率によるスケールリングをベースライン言語モデルに行ってそれぞれの適応を実現する.実際の討論音声を用いて評価を行い,それぞれの構成によりテストセットパープレキシティが削減され、合わせて平均60%の評価が得られた. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We address an adaptation method of statistical language models to topics and speaker characteristics. A baseline language model is composed of a topic-oriented model and a speaker-oriented model, which are trained from different corpora covering various topics and speakers, respectively. Then, PLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis) is performed on the same corpora and initial ASR result to provide anagram probabilities conditioned on input speech. Finally, the baseline model is adapted by scaling N-gram probabilities with these unigram probabilities. Experimental evaluation on real discussions showed that both of topic and speaker adaptation improved test-set perplexity, and total improvement of 6.8% was obtained. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 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 2003, 号 124(2003-SLP-049), p. 67-72, 発行日 2003-12-18 |
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| 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 | |||||||