정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
의존문법을 후향 언어모델로 사용하는 한국어 연속음성 인식시스템 |
| 영문제목(English Title) |
A Korean Continuous Speech Recognition System using the Dependency Grammar as a Backward Language Model |
| 저자(Author) |
장두성
구명완
Duseong Chang
Myoungwan Koo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 24 NO. 04 PP. 0443 ~ 0449 (1997. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 한국어 연속음성 인식에 적용 가능한 새로운 언어모델 방법을 제시한다. 이 언어모델은 기존의 연속음성 인식시스템에서 사용되던 구문론적 언어모델들이 대부분 주어진 인식영상에 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 번번히 일어나는 한국어에서도 적은 계산시간으로 다음과 같은 효율성을 가진다. 이 언어모델은 인식 된 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.
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영문내용
(English Abstract) |
In This paper, we propose a language modeling method which can improve recognition rate with a few additional computation. The proposed system uses the bigram as a forward language model and the dependency grammar as a backward language model. This system can exclude ungrammatical sentences earlier than the system which uses LR parser and Phrase Structure Grammar(PSG). The proposed method reduces word recognition error by 10.59% and sentence recognition error by 6.98%. This backward language model can be also used for the syntactic analysis of a machine translation system so that the speech translation system can be efficiently integrated.
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