確率的言語モデルによる自由発話認識に関する研究 － 村上仁一
次へ: 目次 目次 確率的言語モデルによる自由発話認識に関する研究 博士（工学） 村上仁一 豊橋技術科学大学 論文要旨 確率的言語モデルによる自由発話認識に関する研究 日本文音声入力においては、音声の持つ物理的特性に着目した音声認識装置の 限界を克服するため、日本語の文法や意味を用いた自然言語処理を併用するこ との必要性が指摘されている。この場合の言語処理の方法として、多くの言語 モデルがあるが、大きく分類してルールベースの言語モデルと確率ベースの言 語モデルがある。 言語の確率ベースの研究を行なう場合、基本的には大量のテキストデー タ量が必要である。英語ではデータベースの重要性が認識されていて古くから Brown corpusやAP corpusなどがあるが、しかし日本語ではコンピュータに読 み込める形式で利用できる大量のデータベースが最近まで存在していなかった。 そのため、確率的な言語
第11回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2008)
最近, ノンパラメトリック・ベイズ法とよばれるベイズ統計モデルが脚光を浴びているが, 理論的な前提の難解さのために, 多くの人にとってその本質がわかりにくい面があると思われる。そこで本チュートリアルでは, * ノンパラメトリックベイズ法とは何か? どんなモデルがあるのか? * どうして推定が可能なのか? * どのような応用があるのか? * 興味を持った場合, どうやって勉強したらいいのか? * 未来にどのように発展するのか? のような疑問に答える形で, ノンパラメトリック・ベイズ法の世界の全体像について ご紹介したい。 誰でも聞いていただけるものとするが, ベイジアンの方にとっても最近の展望を与え, 研究に資するものとしたい。
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