JP4974470B2 - Arpa標準フォーマットによる、削除補間nグラム言語モデルの表現 - Google Patents
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Description
P(vk|vk−(n−1)...vk−1)=(l−λn−1(vk−(n−1)...vk−1))f(vk|vk−(n−1)...vk−1)+λn−1(vk−(n−1)...vk−1)P(vk|vk−(n−2)...vk−1) 式1
130 システムメモリ
134 オペレーティングシステム
135 アプリケーションプログラム
136 その他のプログラムモジュール
137 プログラムデータ
140 取外し不可能な不揮発性メモリインタフェース
144 オペレーティングシステム
145 アプリケーションプログラム
146 その他のプログラムモジュール
147 プログラムデータ
150 取外し可能な不揮発性メモリインタフェース
160 ユーザ入力インタフェース
161 ポインティングデバイス
162 キーボード
163 マイクロホン
170 ネットワークインタフェース
171 ローカルエリアネットワーク
172 モデム
173 ワイドエリアネットワーク
180 リモートコンピュータ
185 リモートアプリケーションプログラム
190 ビデオインタフェース
191 モニタ
195 出力周辺インタフェース
196 プリンタ
197 スピーカ
Claims (18)
- 削除補間言語モデルのパラメータを使用してバックオフ言語モデルを生成する方法であって、コンピュータのプロセッサが、
複数のNグラムのうちの各Nグラムに対する相対頻度と、前記複数のNグラムのうちの最高次のNグラム以外の各Nグラムに対するNグラムの関数である補間重みと、を含む削除補間言語モデル用のパラメータのセットを獲得するステップと、
前記削除補間言語モデル用の少なくとも1つのパラメータを記憶手段に記憶するステップと、
前記記憶されたパラメータを用いて前記バックオフ言語モデルを生成するステップと
を含み、前記生成するステップは、
前記バックオフ言語モデル中にない任意のNグラム確率に対し、前記バックオフ言語モデルに対するNグラム確率を、前記記憶されたパラメータ内の該Nグラムに対する相対頻度およびより低次のNグラム確率の、前記記憶されたパラメータ内のより低次の補間重みを使用した線形補間により補間された確率として決定し、前記より低次のNグラム確率は、前記記憶されたパラメータ内の前記より低次のNグラムに対する相対頻度および次により低次のNグラム確率の、前記記憶されたパラメータ内の次により低次の補間重みを使用した線形補間により再帰的に決定されるステップを含むことを特徴とする方法。 - 前記決定するステップは、前記バックオフ言語モデル中の単語シーケンスの確率を、前記線形補間により補間された確率として決定するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記決定するステップは、前記単語シーケンスの相対頻度がしきい値よりも大きいと判定した後で、Nグラム確率を、前記前記線形補間により補間された確率として決定するステップを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記記憶するステップは、前記相対頻度がしきい値よりも大きいと判定した後で、前記相対頻度を記憶するステップを含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記決定するステップは、前記単語シーケンスが前記バックオフ言語モデル中のNグラムに対するコンテキストを形成すると判定された後で、Nグラム確率を、前記前記線形補間により補間された確率として決定するステップを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記記憶するステップは、前記削除補間モデル用の補間重みを前記バックオフ言語モデル用のバックオフ重みとして記憶するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記獲得するステップは、補間重みのセットを訓練するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記訓練するステップは、頻度カウント範囲のセットごとに別々の重みを訓練するステップを含むことを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記記憶するステップは、閾値より大きい相対頻度の複数のNグラムの各Nグラムに対し、前記線形補間により補間されたNグラム確率を、バックオフ言語モデル用のARPAフォーマットに準拠するデータ構造にNグラムの確率として記憶し、前記最高次のNグラム以外の各Nグラムに対し、前記相対頻度に適用される補間重みを、前記ARPAフォーマットに準拠するデータ構造にバックオフ重みとして記憶するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 削除補間言語モデルのパラメータを使用してバックオフ言語モデルを生成するコンピュータプログラムであって、コンピュータに、
複数のNグラムのうちの各Nグラムに対する相対頻度と、前記複数のNグラムのうちの最高次のNグラム以外の各Nグラムに対するNグラムの関数である補間重みと、を含む削除補間言語モデル用のパラメータのセットを獲得するステップと、
前記削除補間言語モデル用の少なくとも1つのパラメータを記憶手段に記憶するステップと、
前記記憶されたパラメータを用いて前記バックオフ言語モデルを生成するステップと
を実行させ、前記生成するステップは、
前記バックオフ言語モデル中にない任意のNグラム確率に対し、前記バックオフ言語モデルに対するNグラム確率を、前記記憶されたパラメータ内の該Nグラムに対する相対頻度およびより低次のNグラム確率の、前記記憶されたパラメータ内のより低次の補間重みを使用した線形補間により補間された確率として決定し、前記より低次のNグラム確率は、前記記憶されたパラメータ内の前記より低次のNグラムに対する相対頻度および次により低次のNグラム確率の、前記記憶されたパラメータ内の次により低次の補間重みを使用した線形補間により再帰的に決定されるステップを含むことを特徴とするコンピュータプログラム。 - 前記決定するステップは、前記バックオフ言語モデル中の単語シーケンスの確率を、前記線形補間により補間された確率として決定するステップを含むことを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。
- 前記決定するステップは、前記単語シーケンスの相対頻度がしきい値よりも大きいと判定した後で、Nグラム確率を、前記線形補間により補間された確率として決定するステップを含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータプログラム。
- 前記記憶するステップは、前記相対頻度がしきい値よりも大きいと判定した後で、前記相対頻度を記憶するステップを含むことを特徴とする請求項12に記載のコンピュータプログラム。
- 前記決定するステップは、前記単語シーケンスが前記バックオフ言語モデル中のNグラムに対するコンテキストを形成すると判定された後で、Nグラム確率を、前記線形補間により補間された確率として決定するステップを含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータプログラム。
- 前記記憶するステップは、前記削除補間モデル用の補間重みを前記バックオフ言語モデル用のバックオフ重みとして記憶するステップを含むことを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。
- 前記獲得するステップは、補間重みのセットを訓練するステップを含むことを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。
- 前記訓練するステップは、頻度カウント範囲のセットごとに別々の重みを訓練するステップを含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータプログラム。
- 前記記憶するステップは、閾値より大きい相対頻度の複数のNグラムの各Nグラムに対し、前記線形補間により補間されたNグラム確率を、バックオフ言語モデル用のARPAフォーマットに準拠するデータ構造の複数のNグラムとして、前記削除補間言語モデルに記憶し、前記最高次のNグラム以外の各Nグラムに対し、前記相対頻度に適用される補間重みを、バックオフ重みとして前記ARPAフォーマットに準拠するデータ構造に記憶するステップを含むことを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。
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