ChaIME: Term-based Yet Another Input Method Editorブラウザから使える IME としては AjaxIME が有名ですが、AjaxIME よりは仮名漢字変換モデルをがんばっているので、多少精度がよいようです。 ATOK 2007 はたまたま失敗する事例ばかり集めているので悪く見えますが、 普段はもっとよいですね。言語モデルを Web コーパスから作り、仮名漢字 変換モデルを新聞記事から作っているので、上記4つの硬い文は ChaIME でも正しく変換できることは予測可能ですが、下記4つは難しいです。 このような文体で書かれたコーパス(ブログデータ?)から仮名漢字変換モデル を学習するとうまく行くかもしれません。 統計的仮名漢字変換 統計的仮名漢字変換について ページを分けました。 既知の問題点(優先度順) unigram によるバックオフ(辞書引き回数が減る) 仮名漢字モデルの Google 日本語 N グラムからの推定 現在2GBの辞書サイズ
