文献

J-GLOBAL ID：201802222592647701   整理番号：18A0441063

道路LSTMによる言語モデリング【Powered by NICT】

Language modeling with highway LSTM

著者 (4件)： Kurata Gakuto (IBM Research - Tokyo, Japan) ,  Ramabhadran Bhuvana (IBM T.J. Watson Research Center, USA) ,  Saon George (IBM T.J. Watson Research Center, USA) ,  Sethy Abhinav (IBM T.J. Watson Research Center, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ASRU  ページ： 244-251  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 長い短期記憶(LSTM)に基づく言語モデル(LM)は,多くの自動音声認識タスクにおける良好な利得を示した。本論文では,LSTM内の道路網を添加することによりLSTMを拡張し,言語モデリングのための得られた道路LSTM(HW LSTM)モデルを使用した。添加した道路網は,時間次元の深さを増加させた。典型的なLSTMは,二つの内部状態,メモリセルと隠れ状態を持つので,メモリセルおよび/または隠れ状態への道路網を添加することにより各種HW LSTMを比較した。英語放送ニュースおよび会話電話音声認識に関する実験結果は,提案したHW LSTM LMは強いLSTM LMベースラインの上に音声認識精度を改善することを示した。Hub52000評価の配電盤とCallHomeサブセットに対する5.1%と9.9%,現在までこれらのタスクに報告された最良の性能数に達することを報告した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニュース ,  部分集合 ,  会話 ,  記憶素子 ,  放送 ,  言語モデル ,  電話 ,  英語 ,  道路網 ,  配電盤 ,  *道路 ,  音声認識
準シソーラス用語： 自動音声認識 ,  短期記憶 ,  *言語モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 道路 ,  LSTM ,  言語モデリング