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J-GLOBAL ID：200902101037334416   Reference number：99A0080961

Task Adaptation Using Maximum A-Posteriori Probability Esimation in N-gram Language Modeling.

最大事後確率推定によるN-gram言語モデルのタスク適応

Author (4)： MASATAKI HIROKAZU (ATR音声翻訳通信研) ,  SAGISAKA YOSHINORI (ATR音声翻訳通信研) ,  HISAKI KAZUYA (京大 工) ,  KAWAHARA TATSUYA (京大 工)
Material： 電子情報通信学会論文誌 D-2  (IEICE Transactions on Information and Systems, Pt.2 (Japanese Edition))
Volume： J81-D-2  Issue： 11  Page： 2519-2525  Publication year： Nov. 1998 
JST Material Number： L0197A  ISSN： 0915-1923  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *continuous speech recognition ,...
Semi thesaurus term： タスク適応

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JST classification (2)： Pattern recognition  (JE07000S) ,  Mathematical linguistics  (JB05000V)

Reference (12)：

• BAHL, L. R. A maximum likelihood approach to continuous speech recognition. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1983, 179-190
• 清水徹. 単語グラフを用いた自由発話音声認識. 信学技報. 1995, SP95-88
• JELINEK, F. Interpolated estimation of Markov source parameters from sparse data. Proc. Workshop Pattern Recognition in Practice. 1980, 381-397
• KATZ, S. M. Estimation of probabilities from sparse data for the language model component of a speech recognizer. IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1987, 400-401
• 川端豪. 二項事後分布に基づくN-gram言語モデルのBack-off平滑化. 信学技報. 1995, SP95-93

Terms in the title (5)： 最大事後確率推定 ,  N-gram ,  言語モデル ,  タスク ,  適応