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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1997.4
- 수록면
- 443 - 449 (7page)
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본 논문에서는 한국어 연속음성 인식에 적용 가능한 새로운 언어모델 방법을 제시한다. 이 언어모델은 기존의 연속음성 인식시스템에서 사용되던 구문론적 언어모델들이 대부분 주어진 인식영역에 한정되어 구성된 구구조문법을 사용하던 것과 달리 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 이 언어모델은 단어간의 통계적인 연어정보와 의존관계를 같이 고려하므로 생략과 도치가 빈번히 일어나는 한국어에서도 적은 계산시간으로 다음과 같은 효율성을 가진다. 이 언어모델은 인식된 단어의 리스트를 문미에서 문두쪽으로 분석해 나아감으로서 피수식어를 비롯한 중심어구가 수식어들의 뒤에 위치하는 한국어에 있어서 잘못된 인식 결과를 분석 도중에도 제거할 수 있다. 또한 기존의 언어모델과 달리 인식영역에 구애받지 않는 일반적인 문법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 한국어의 비교적 자유스러운 문맥 구성을 충실히 반영한 언어모델을 사용한 한국어 연속음성 인식시스템에 대해 설명하고, 기존의 구구조문법과 LR 파서를 사용한 시스템에 비해 적은 양의 문법규칙으로도 빠른 시간에 인식결과를 선택할 수 있음을 보인다. 또한, 바이그램만을 사용한 시스템에 비해 단어 오인식률은 10.59%, 문장 오인식률은 6.98% 감소시킨 실험 결과를 보인다. 마지막으로 제안된 언어모델을 사용한 한국어 연속음성 인식시스템이 기존의 인식시스템들과는 달리 기계번역 시스템과 의존문법을 이용한 구문분석기를 공유할 수 있으므로, 음성 번역 시스템(speech translation system)을 고려할 때 매우 효율적인 점을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 의존문법을 사용한 후향 언어모델
3. 의존문법을 후향 언어모델로 사용한 연속 음성 인식시스템
4. 성능 평가
5. 결론
참고문헌
저자소개
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