ニューラルかな漢字変換 - Qiita

3行まとめ Recurrent Neural Networkによるかな漢字変換をTensorFlowを使って実装しました。 既存手法のN-gramと比べて高い精度（文正解率2.7ポイント向上・予測変換3.8ポイント向上）を実現しました。 RNNの特性により離れた単語の共起関係と低頻度語の扱いが改善されました。 かな漢字変換とN-gramモデルの限界 パソコンやスマートフォンで日本語を入力するためのかな漢字変換には、同音異義語や単語区切りに曖昧さがあります。この問題に対処するため、現在は大規模な訓練データに基づく統計的言語モデルが主流になりました。その中でも代表的な単語のN-gramモデル1では、連続する単語列の頻度を使って言語モデルを構成し、変換候補の確率が高いほど順位が高いと考えます。 しかし、N-gramモデルには離れた単語の共起関係を考慮できないという問題点（マルコフ性）と、低頻度語

[mitsugusakamoto]

興味深。こう言うの、自動点訳なんかに応用できない物かなあ。こういうのをこれから勉強しないといけないのかな。

[t-murachi]

素晴らしい…

[asakura-t]

ATOK2017のあれはこんな感じで精度を上げてるのかな？

[y___u]

すごい

[itouhiro]

「N-gramモデルの限界。Recurrent Neural Network（RNN）言語モデルでN-gramと比べて精度が高いことを確認。速度やメモリの点で工夫が必要」

[mongrelP]

ATOKに実装されるかしら…