| 研究課題/領域番号 |
24650063
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
山本 幹雄 筑波大学, システム情報系, 教授 (40210562)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2013年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2012年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 確率的言語モデル / 依存構造 / 機械翻訳 / 言語モデル / 構文解析 / EMアルゴリズム |
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| 研究概要 |
声認識や統計的機械翻訳システム等の言語モデルとして、現在、ngram言語モデルが広く利用されているが、このモデルは隣り合った単語の連鎖の確率に基づくモデルである。完全に語彙化しているモデルであるため、局所的な単語の連鎖を精密にモデル化する。しかし、ngram言語モデルは文の構造を無視しているため、中長距離の言語的特長を捉えられない。本研究では、この問題を解決するために、ngram言語モデルに依存構造を統合した生成的依存ngram言語モデルを提案した。すべての依存構造を考慮することによって、任意の次数の依存ngramの確率をEMアルゴリズムによって推定可能とするアルゴリズムを示した。
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