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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.6
- 수록면
- 357 - 362 (6page)
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언어 모델은 음성 인식이나 필기체 문자 인식 등에서 다음 단어를 예측함으로써 인식률을 높이게 된다. 그러나 언어 모델은 그 도메인에 따라 모두 다르며 충분한 분량의 말뭉치를 수집하는 것이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 N그램 방식의 언어모델을 구축함에 있어서 크기가 제한적인 말뭉치의 한계를 극복하기 위하여 두개의 말뭉치, 즉 소규모의 구어체 말뭉치와 대규모의 문어체 말뭉치의 통계를 이용하는 방법을 제시한다. 이 이론을 검증하기 위하여 수십만 단어 규모의 방송용 말뭉치에 수백만 이상의 신문 말뭉치를 결합하여 방송 스크립트에 대한 퍼플렉시티를 30% 향상시킨 결과를 획득하였다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Motivation: the lack of right corpus
3. Related Work
4. Combining two models
5. Results
6. Conclusion and Future Work
References
저자소개
참고문헌 (8)
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[학술지(정기간행물)] - / / I.J. The Population frequencies of species and the Estimation of Population parameters 40 : 4237 ~ 264
[학술지(정기간행물)] - / / Estimating the probabilities of novel events in adaptive text compression in IEEE Transactions on Information Theory 37-4 : 1085 ~ 10941991
[학술지(정기간행물)] - / / S.M. Estimation of Probabilities from Sparse Data for the Language Model Component of a Speech Recognizer IEEE Transactions on Acoustics assp-35 : 400 ~ 401
[학술지(정기간행물)] - / 2001 / A Bit of Progress in Language Modeling 15 : 403 ~ 434
[학술지(정기간행물)] - / 1977 / Perplexity A Measure of the difficulty of speech recognition tasks Journal of the Acoustics Society of America : 63 ~ 1
[학술지(정기간행물)] - / / Estimating the probabilities of novel events in adaptive text compression in IEEE Transactions on Information Theory 37-4 : 1085 ~ 10941991
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