trigramの連鎖確率の計算に使用するテキストデータの学習量に対
する文認識率の変化を調べた。実験は、
言語モデルとしてbigramとtrigram、特定話者認識と不特定話者認
識、さらにtext-close data（ＡＴＲの対話データベースにテスト
データを加えて連鎖確率を計算した場合）とtext-open data（ＡＴ
Ｒの対話データベースから連鎖確率を計算した場合）の合計８種類
行なった。実験条件は、表 3 と同一である。また
4.3 節および 4.4 節で述べたポーズ処理はしている。
また音響尤度と言語の連鎖確率の結合値
は 32とした。
この実験結果を図 4 に示す。こ の図では横軸はtrigram の連鎖確率値を計算するのに使用した学習 データの単語数で縦軸は文認識率である。この実験では、 text-closed dataではtrigramのほうがbigramと比較してかなり高 い認識性能が得られるが、 text-openにおける実験では、bigramの ほうがtrigramよりも認識性能は高いことがわかる。
