「"言語モデル"」に関連した英語例文の一覧と使い方(4ページ目) - Weblio英語例文検索

選択された言語モデル３０１を用いて帳票に入力されたデータは、帳票データベース２０２に記憶される。例文帳に追加

Data input to the business form using the selected language model 301 is stored in a business form database 202. - 特許庁

音声認識手段２１は、入力音声を音響モデル３１と言語モデル３２とを使って、音声認識する。例文帳に追加

A voice recognition means 21 performs voice recognition on an input voice by using a sound model 31 and a language model 32. - 特許庁

音声認識において、言語モデルの学習用文例における出現頻度の小さい単語や単語列の認識誤りを減少させる。例文帳に追加

To reduce recognition errors of words or word strings having low frequencies in appearance in sentence examples for study of a language model in voice recognition. - 特許庁

統計的言語モデルにシンタックスや意味の情報を統合することができ、認識性能の向上及び計算時間の削減を図る。例文帳に追加

To enhance a recognizing performance and to reduce a computing time by permitting integrating information of syntax and meaning to a statistical language model. - 特許庁

そして、ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙの低いサブセット言語モデルに対応する学習コーパスを、学習コーパス（全体）から除去して、学習コーパス（選別済み）を選別する。例文帳に追加

Learning corpuses corresponding to subset language model having lower perplexities are removed from the learning corpus(whole) to select a learning corpus (selected). - 特許庁

発話分割が考慮された遷移確率の予測精度及び信頼性の高い統計的言語モデルを生成することができる。例文帳に追加

To create a statistical language model having high accuracy and reliability in prediction of transition probability where utterance division is taken into account. - 特許庁

探索部１４は、小規模辞書・小規模言語モデルを参照して、モーラグラフを探索して尤度の高いモーラ列を決定する。例文帳に追加

A search part 14 refers to a small-scale dictionary and a small-scale language model and searches for a mora graph to decide a mora row of high likelihood. - 特許庁

パラメータ数を増大させずに、遷移確率の予測精度及び信頼性を改善することができる統計的言語モデルを生成する。例文帳に追加

To generate a statistical language model which can improve prediction accuracy of transition probability and reliability without increasing the number of parameters. - 特許庁

従来のユニグラムへのバックオフがもたらす品質の低下を防止することができる言語モデルを作成する方法を提供する。例文帳に追加

To provide a method for preparing a language model by which the deterioration of quality caused by the back-off to a conventional unigram can be prevented. - 特許庁

大語彙且つ高精度の音声認識処理と、言語モデルまたは音響モデルのユーザごとのカスタマイズを両立する音声認識処理を実現する。例文帳に追加

To realize speech recognition processing enabling both highly accurate speech recognition processing with rich vocabularies and language or acoustic model customization for each user. - 特許庁

またこのフレームワークは、ダイナミックプログラミングおよび言語モデルも採用して、希望の出力に到達する。例文帳に追加

The framework also employs dynamic programming and language models to arrive at the desired output. - 特許庁

モデルの組の中の各モデルは、テキスト処理又はフォーマッティング規則、言語モデル蓋然性についての統計情報を提供する。例文帳に追加

Each model of the set of models provides statistic information about text processing or formatting rules and about language model probabilities. - 特許庁

ＷＦＳＴ合成部は、発音辞書モデルと言語モデルと音響モデルを合成し、ＷＦＳＴネットワークを出力する。例文帳に追加

The WFST synthesis part synthesizes the pronunciation dictionary model, the language model, and the sound model, and outputs a WFST network. - 特許庁

学習結果としてのｎ−ｇｒａｍ言語モデルのデータ量を抑制し、効率的にアクセス可能な技術を提供する。例文帳に追加

To provide technology of efficiently accessing a language model by suppressing the amount of data of an n-gram language model as a learning result. - 特許庁

そして、音声認識部４０３は、これら言語モデル４０６および音響モデル４０５を用いて単語の認識を行う。例文帳に追加

A voice recognition part 403 recognizes a word by using the language model 406 and the sound model 405. - 特許庁

統計的言語モデル17を利用して、少なくともアクセント型に関する制御規則を用いて音声を合成する。例文帳に追加

The statistical language model 17 is used to synthesize a speech by using a control rule regarding at least accent types. - 特許庁

言語モデルを用いて音声信号に対して音声認識処理を行い、認識単語列を割り当てる。例文帳に追加

In a method, voice recognition processings are performed for a voice signal by using the language model and recognized word strings are assigned. - 特許庁

統計的言語モデルに基づきながら、品詞によって定義された語も変換できるようにしたかな漢字変換装置を提供する。例文帳に追加

To provide a kana/kanji conversion device for converting words defined with parts of speech based on a statistical language model. - 特許庁

このような言語モデルと音響モデルとを採用しているので、適正な候補から文字情報に変換でき、音声認識率が向上する。例文帳に追加

Such a language model and a sound model are employed, so a proper candidate can be converted into character information to improve the speech recognition rate. - 特許庁

言語モデルを用いて、開始部誤り二単語組と開始部正解二単語組の単語連鎖確率をそれぞれ計算する。例文帳に追加

Each of word chain probability of the set of two erroneous words in the start part and the set of two correct words in the start part is computed by using the language model. - 特許庁

確率的言語モデルに登録されている単語に関するパラメータの推定精度を低下させずに未知語を追加登録する例文帳に追加

To additionally register unknown words without decrease in presumption accuracy of parameters concerning words registered in a stochastic language model. - 特許庁

言語モデルを用いて音声信号に対して音声認識処理を行い、その音声認識結果である認識単語列を割り当てる。例文帳に追加

In a method, voice recognition processings are performed for a voice signal by using the language model, and recognized word strings being the results of voice recognition are assigned. - 特許庁

又、後向探索手段によって特徴パラメータの終端から音響モデル及び後向言語モデル を用いて後向認識結果を得る。例文帳に追加

Further, a sound model and a backward language model are used from the ending of the feature parameters by a backward search means to obtain a backward recognition result. - 特許庁

トライグラム以上の統計的言語モデルであっても記憶すべきパラメータが少なくてすみ、高い音声認識率を得る。例文帳に追加

To minimize the number of parameters which are to be stored even when the language model is of trigrams or more and to obtain a high recognition rate. - 特許庁

複合統計モデルおよびルール・ベース文法言語モデルを使用し、音声認識タスクおよび自然言語理解タスクの両方を実行をする。例文帳に追加

A composite statistical model and a rule-based grammar language model are used to perform both a speech recognition task and a natural language understanding task. - 特許庁

既存のコーパスの容量を削減し、言語モデルのパープレキシティが悪化することを防止できるようにする。例文帳に追加

To reduce capacity of the existing corpus and to prevent deterioration of perplexity of a language model. - 特許庁

この方法および装置は、インドメイン意味情報を利用して言語モデルの管理されたクラスベースの適応を提供する。例文帳に追加

The method and apparatus provide supervised class-based adaptation of the language model utilizing in-domain semantic information. - 特許庁

そして、このようにして最適化された言語モデル１３２を用いて、文の最尤単語分割を実行する。例文帳に追加

Using the language model 132 optimized in such a manner, split of a most likelihood word of the sentence is performed. - 特許庁

少なくとも予測精度、信頼性及び頑健さにおいて優れた性能を有する統計的言語モデルを生成する。例文帳に追加

To provide a statistical language model generator, that a statistical language model having superior performance in prediction percision, reliability and robustness is generated by executing prescribed normalizing and smoothing processes to generate a forward-looking N-gram statistical language model. - 特許庁

そして、サブセット言語モデル１〜３のそれぞれについて、タスク表現コーパスを用いてｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙを算出して、ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙ−１〜ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙ−Ｙを求める。例文帳に追加

With respect to respective subset language models 1 to 3, perplexities are calculated using a task representation corpus to obtain perplexity-1 to perplexity-Y. - 特許庁

すなわち、言語モデルは、重要語（例えば、機器の制御に必要なキーワード）のつながりをネットワーク文法で記述すると共に、この間に挿入される重要でない語を確率的な文法モデル（統計的言語モデル）で記述したものである。例文帳に追加

That is, the language model has a connection of important words (e.g. a keywords needed to control equipment) described by using network grammar, and an unimportant word which is interposed between them is described with a probabilistic grammar model (statistical language model). - 特許庁

音声認識精度の高い話者の発話に対して応答する話者の発話音声の音声認識精度が低い場合においても、音声認識精度を高める言語モデルを生成することができる言語モデル生成装置を提供する。例文帳に追加

To provide a device for creating a language model capable of creating a language model which improves voice recognition accuracy even when voice recognition accuracy of an uttered voice of a speaker responding to utterance of a speaker with high voice recognition accuracy is low. - 特許庁

データ構造変換部３は、言語モデル記憶部５に記憶されたｎ−ｇｒａｍ言語モデルのデータ配列中、（ｎ＋１）−ｇｒａｍの最初の位置を示すポインタを固定バイト表現に変換し、変換データ記憶部６に記憶させる。例文帳に追加

A data structure conversion section 3 converts a pointer for indicating a first position of an (n+1)-gram in a data arrangement of the n-gram language model stored in the language model storage section 5, to fixed byte expression, and stores it in a conversion data storage section 6. - 特許庁

音声認識システムを持つ各種情報処理装置１において，言語モデル学習手段１０が情報処理装置１の想定しない文章をモデル化することで言語モデル７を作製し，音声認識辞書作製装置１１が想定しない単語を登録した音声認識辞書８を作製する。例文帳に追加

In various information processing devices 1 including a speech recognition system, a language model learning means 10 creates a language model 7 by modeling a sentence which is not assumed by the information processing device 1, and a speech recognition dictionary creation device 11 creates a speech recognition dictionary 8 which registers a word that is not assumed. - 特許庁

言語モデルに関する情報、音声認識用文法に基づいて変換される認識候補単語列、及び単語列の末尾の単語が最終単語であるか否かを示す情報を記憶しておき、言語モデルに基づいて、受け付けた音声データに対応する認識候補単語列を抽出する。例文帳に追加

Information concerned with language models, recognition candidate word strings to be converted on the basis of the voice recognizing grammar and information indicating whether a word on the end of a word string is a final word or not are previously stored and a recognition candidate string corresponding to the received voice data is extracted on the basis of the language models. - 特許庁

言語的単語予備選択部４２は、単語系列に後続し得る単語候補が有限個求められる言語モデルを記憶する言語モデル記憶部２２を少なくとも利用して、先の単語系列に後続し得る言語的な単語候補を生成する。例文帳に追加

A linguistic word preliminary selection part 42 generates linguistic word candidates which can follow the previous word series by utilizing at least a linguistic model storage part 22 in which linguistic models with each of which the finite number of word candidates which can follow the word series can be obtained are stored. - 特許庁

言語モデル作成装置は、文字列データ１３１に格納された複数の文をランダムな順に選択し、言語モデル１３２を用いて、この選択した文における単語の区切り目の候補となる文字列を示した文字列分割パターン群を作成する。例文帳に追加

A language mode creation device selects a plurality of sentences stored in character string data 131 at random, and creates a character string splitting pattern group indicating a character string as a word punctuation candidate in the selected sentences using the language model 132. - 特許庁

言語モデル生成部２４は、単語クラスＮ−ｇｒａｍモデルとサブワード単位Ｎ−ｇｒａｍモデルとモーラ長のガンマ分布のパラメータとに基づいてサブワード単位に基づいた未登録語を含む統計的言語モデルを生成する。例文帳に追加

A language model generating section 24 generates a statistical language model including unregistered words based on the subword unit based on the word class N-gram model and the subword unit N-gram model and the parameters of a gamma distribution of a mora length. - 特許庁

この第１インデックス行列の第１列を構成する複数の候補文字からなる候補文字列に対して、予め定める言語モデルによる語彙解析を適用することにより、候補文字列を意味を成す文字列に調整した第２インデックス行列を作成し、言語モデルの基で統計を行った後、語彙解析を行う。例文帳に追加

A candidate character string composed of a plurality of candidate characters constituting a first column of the first index matrix, is subjected to a lexical analysis according to a predetermined language model, and whereby a second index matrix having adjusted the candidate character string to a character string which makes sense is prepared, in the language model, statistics are taken and then, the lexical analysis is performed. - 特許庁

音声認識方法は、隠れマルコフモデルの形式で表される複数の音響モデルおよび言語モデルと、発音辞書とを利用する音声認識方法であって、音響モデルおよび言語モデルの値であるスコアおよび単語の履歴を含んでなるトークン毎に、複数の音響モデルの中から、特定の音響モデルを予め設定し、これらの特定の音響モデルにより、音声認識する。例文帳に追加

The voice recognizing method uses a plurality of sound models and a language model represented in the form of a hidden Markov model and a pronunciation dictionary, previously set specific sound models among sound models by tokens each including a sound model, a score as the value of a language model, and a history of words, and performs the voice recognition by using those specified sound models. - 特許庁

本システムおよび方法は、音声を認識するにあたり一組の有力な仮定を生成すること，意味的構造化言語モデルを使用することにより意味的内容を使って有力な仮定をリスコアすること、および、意味的構造化言語モデルを使ってその認識された音声を明瞭にし、センテンスの構文解析ツリーに従って最良のセンテンスを識別するために構文解析ツリーをスコアすることを含む。例文帳に追加

The system and method include: generating a set of powerful hypotheses for speech recognition; re-scoring the powerful hypotheses by using semantic contents by using a semantic structured language model; and making the recognized speech articulate by using the semantic structured language model and scoring a syntax analysis tree for identifying the best sentence according to the syntax analysis tree of sentences. - 特許庁

音声入力インタフェース１６を介して入力された音声データに対して、音響モデルＲＯＭ１２に記憶された音響モデル、言語モデルＲＯＭ１３に記憶された言語モデルをもとに音声認識処理を実行することで文章を入力し、この入力された文章について辞書ＲＯＭ１４に登録されている各単語（形態素）の形態素難易度値をもとにして文章の難易度を判別する。例文帳に追加

A text is inputted by executing voice recognition processing based on a sound model stored in a sound model ROM 12 and a language model stored in a language model ROM 13 to voice data inputted through a voice inputting interface 16, and the difficulty of the text is discriminated based on the morphemic difficulty value of each word (morpheme) registered in a dictionary ROM 14 for the inputted text. - 特許庁

言語モデル特定装置１００は、ＩＤによって区別される複数の言語モデル(LM)から統合された統合ＬＭを利用し、入力音声に対して音声認識を行う音声認識部１０２と、音声認識の結果の文字列に付されたＩＤに基づき、音声認識が複数のＬＭのうち何れのＬＭを用いて行われたかを判断する判断部１０３とを備える。例文帳に追加

The language model-specifying device 100 includes: a voice recognition section 102 for performing voice recognition for an input voice by utilizing an integrated LM integrated from a plurality of language models (LM) discriminated by an ID; and a determination section 103 for determining which LM is used among the plurality of LMs for the voice recognition based on the ID attached to the character string of a voice recognition result. - 特許庁

信頼度計算用前向き統計言語モデル１４と、信頼度計算用後向き統計言語モデル１５とを用いて、連続音声認識の結果である単語列を構成する各単語のそれぞれに対して前記各単語が正認識であるか否かの信頼度を言語的な統計量に基づいて算出する言語的信頼度計算手段１３を備えている。例文帳に追加

A voice recognition device is provided with a linguistic reliability calculation means 13 which uses a forward statistical language model 14 for reliability calculation and a backward statistical language model 15 for reliability calculation to calculate the reliability showing whether a word has been correctly recognized or not to each of words constituting the word string, which is the result of continuous voice recognition, on the basis of a linguistic statistic. - 特許庁

システムの自然言語仕様から当該システム用のシステム・モデル化メタモデル言語モデルを自動的に抽出するための方法、装置及びコンピュータ・プログラム例文帳に追加

METHOD OF AUTOMATICALLY EXTRACTING FROM NATURAL LANGUAGE SPECIFICATIONS OF SYSTEM MODELING META-MODEL LANGUAGE MODEL FOR THE SYSTEM, DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM - 特許庁