ニューラルネットワークを用いた外国人名カタカナ表記自動推定における各国適応

抄録

本研究では、複数の国に対応した外国人名カタカナ表記自動推定システムを提案する。本システムはニューラルネットワークと転移学習を用いた二段階の学習によって構築される: (1) 大量の国籍なし人名データを用いて、ニューラル音声合成モデルであるTacotronによりベースモデルを学習する; (2) 少量の国籍付き人名データを用いて、ベースモデルの特定のパラメータのみを再学習する転移学習により各国の推定モデルを構築する。実験により本システムは従来のCRFベースのモデルより優れた性能を出すことが示された。