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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제7호
발행연도
2016.7
수록면
315 - 319 (5page)

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음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.
#워드 임베딩 #클래스 언어모델 #품사부착 기반 언어모델 #RNN LM #word embedding #class LM #part-of-speech tagging based class LM

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. N-gram 임베딩 기술
3. 워드 임베딩 기반 클래스 언어모델
4. 품사 태깅을 통한 언어모델 성능개선
5. 구현 및 실험
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - Y. Bengio / 2003 / A neural probabilistic language model / Journal of Machine Learning Research 3 : 1137 ~ 1155 google schola [보고서] - T. Mikolov / 2011 / Strategies for training large scale neural network language models google schola [학술대회논문] - T. Mikolov / 2013 / Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space / International Conference of Learning Representations(ICLR) google schola [보고서] - A. Neelakantan / 2014 / Efficient non-parametric estimation of multiple embeddings per word in vector space google schola [보고서] - E. Chung / 2015 / Word Embedding based Class Language Model google schola

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