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J-GLOBAL ID：201202200221838382   整理番号：12A1564051

教師なし主題-混合言語モデル適応における不確実な観測の取扱い

HANDLING UNCERTAIN OBSERVATIONS IN UNSUPERVISED TOPIC-MIXTURE LANGUAGE MODEL ADAPTATION

著者 (5件)： CHUANGSUWANICH Ekapol (MIT Computer Sci. and Artificial Intelligence Lab., Massachusetts, USA) ,  WATANABE Shinji (NTT Corp., JPN) ,  HORI Takaaki (NTT Corp., JPN) ,  IWATA Tomoharu (NTT Corp., JPN) ,  GLASS James (MIT Computer Sci. and Artificial Intelligence Lab., Massachusetts, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.7  ページ： 5033-5036  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声認識の教師なし適応への適用を目指して,Latent Dirichlet AllocaitonやTopic Trackingなどのトピック混合(topic-mixture)モデル化手法を拡張した。音声認識器から与えられた1-ベスト入力に代えて,提案したモデルでは混乱ネットワーク(confusion network)を入力に用いることによって,認識誤り率を低減する。認識出力の再重みづけを補助する選択変数を導入することによって,隠されたトピックの推定精度を向上させた。

シソーラス用語： *主題分析 ,  *教師なし学習 ,  *音声認識 ,  推論 ,  分類 ,  追跡 ,  内挿法 ,  コーパス ,  比較試験 ,  誤り率 ,  重みづけ ,  *ネットワーク ,  入力
準シソーラス用語： 潜在的ディリクレ配分法

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  主題 ,  モデル適応 ,  観測 ,  取扱い