大語彙音声認識のための形態モデル

屈折語に適用可能な形態モデルが提案されている。このモデルは、トライポスモデルの頑健性とレemmaの予測能力を組み合わせたものである。意味的コンポーネントはレemmaレベルで機能し、レemmaの異なる屈折を考慮せずに、20万語に対しても学習可能にしている。レemmaモデルのための訓練コーパス（3,800万語から構成）は、半自動プロセスを使用して、レemmaと品詞の観点からラベル付けされている。この新しいモデルで得られた結果が報告されている。このモデルは、隠れマルコフモデルの純粋な確率的枠組みに知識を組み込む別の方法を示している。