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J-GLOBAL ID：201502228005640393   整理番号：15A0216189

述語項構造を介したWebテキストからの文選択に基づく言語モデルの評価

著者 (3件)： 吉野幸一郎 (京大) ,  森信介 (京大) ,  河原達也 (京大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2013  号： SLP-97  ページ： WEB ONLY VOL.2013-SLP-97,NO.4  発行年： 2013年07月18日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 音声対話システムのための音声認識における言語モデル構築のために,Web上で集積される文から適切なものを選択する手法を提案し,評価する。従来手法では文表層のパープレキシティを用いた文選択が一般的であったが,提案手法では音声対話において利用される文書集合(=ドメイン)との意味的な類似度を定義し,これを文選択に用いる。具体的には,ドメイン固有の述語項構造パターンに着目し,統語的な尺度を定義する。この意味的な類似度と従来のパープレキシティに基づく手法を組み合わせることも検討する。2種類の異なるドメインにおける音声認識実験によって,提案する文選択手法が有効であることが示された。この際,文選択を行うために複数の分類器を検討し,比較評価を行った。この結果,特に既存手法と,ナイーブベイズ法による提案手法を組み合わせた場合に有意な音声認識精度の向上が見られ,音声対話システムの意味レベルの理解精度も向上することが確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *形式文法 ,  *Web【情報システム】 ,  文書 ,  *言語モデル ,  会話 ,  *音声認識 ,  計算言語学 ,  類似性 ,  意味論 ,  構文論 ,  評価試験 ,  選択問題 ,  分類装置 ,  自動分類 ,  精度
準シソーラス用語： Naive Bayes ,  パープレキシティ ,  *音声対話 ,  音声認識精度 ,  *述語項構造 ,  理解精度

分類 (4件)： 数理言語学  (JB05000V) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (23件)：

• Kawahara, T.: New perspectives on spoken language understanding: Does machine need to fully understand speech?, Proc. IEEE-ASRU, pp. 46-50 (2009).
• Misu, T. and Kawahara, T.: Bayes Risk-based Dialogue Management for Document Retrieval System with Speech Interface, Speech Communication, Vol. 52, No. 1, pp. 61-71 (2010).
• 吉野幸一郎, 森 信介, 河原達也 : 述語項の類似度に基づく情報抽出・推薦を行う音声対話システム, 情報処理学会論文誌, Vol. 52, No. 12, pp. 3386-3397 (2011).
• Sarikaya, R., Gravano, A. and Gao, Y.: Rapid Language Model Development Using External Resources for New Spoken Dialog Domains, Proc. ICASSP, Vol. 1, pp. 573-576 (2005).
• Sethy, A., Georgiou, P. G. and Narayanan, S.: Building Topic Specific Language Models from Webdata Using Competitive Models, Proc. Interspeech, pp. 1293-1296 (2005).

タイトルに関連する用語 (6件)： 述語 ,  項構造 ,  Webテキスト ,  文 ,  言語モデル ,  評価