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J-GLOBAL ID：201802248128960580   整理番号：18A1037674

階層言語同定における言語クラスタモデルの使用【JST・京大機械翻訳】

Using language cluster models in hierarchical language identification

著者 (6件)： Irtza Saad (School of Electrical Engineering and Telecommunications, UNSW, Australia) ,  Irtza Saad (DATA61, CSIRO, Australia, Sydney NSW 2015, Australia) ,  Sethu Vidhyasaharan (School of Electrical Engineering and Telecommunications, UNSW, Australia) ,  Ambikairajah Eliathamby (School of Electrical Engineering and Telecommunications, UNSW, Australia) ,  Ambikairajah Eliathamby (DATA61, CSIRO, Australia, Sydney NSW 2015, Australia) ,  Li Haizhou (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 100  ページ： 30-40  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1590A  ISSN： 0167-6393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 階層的言語同定システムを用いて,言語間の類似性と差異の利点を利用し,それらをクラスタに組織化し,言語同定問題を言語グループ識別の潜在的に簡単なサブ問題のツリーに分解する。本論文では,階層的言語同定システムの各ノードにおいて採用された分類システムのフロントエンドに言語クラスタの知識を組み込むための新しいアプローチを提案した。このアプローチは,各ノードにおける特定の言語クラスタ同定サブ問題に調整された特徴表現の使用を研究する。さらに,各ノードにおけるフロントエンドへの言語クラスタモデルメンバシップに関する情報を組み込んだ新しい決定戦略を探索した。本論文に含まれる実験結果は,両アプローチがNIST LRE2015データベース上の全体的階層システムの言語同定性能の改善をもたらすことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ模型 ,  データベース ,  *クラスタ ,  類似性 ,  IDシステム ,  *言語 ,  階層構造系
準シソーラス用語： 米国国立標準技術研究所 ,  特徴表現 ,  *言語同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 言語同定 ,  決定戦略 ,  言語クラスタ特異的特徴

分類 (2件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 階層 ,  言語同定 ,  言語 ,  クラスタモデル