AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問84・ディープラーニングの応用例(音声処理)

単語誤り率

音声認識の性能を表す指標である単語誤り率(WER)について、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    正しく認識できた単語の数を、全体の単語数で割った値で、大きいほど良い

  2. B

    置換・削除・挿入の誤りの数の合計を、正解の単語数で割った値で、小さいほど良い

  3. C

    音声の長さを秒数で割った値

  4. D

    音声データのサンプリング周波数

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正解:B

単語誤り率(WER)は、(置換+削除+挿入)÷正解の単語数。小さいほど音声認識の精度が高い。

言語の評価指標:BLEUは翻訳のn-gram一致、ROUGEは要約の再現、WERは音声認識の誤り率、パープレキシティは言語モデルの予測の困りやすさ。
指標何を測るか良いのは
BLEU翻訳文と参照訳のn-gramの一致(適合率ベース)大きいほど
ROUGE要約と参照要約の重なり(再現率ベース)大きいほど
単語誤り率(WER)(置換+削除+挿入) ÷ 参照の単語数(例:(1+1+0)÷5 = 0.4)小さいほど
パープレキシティ次の語の予測のしにくさ(交差エントロピーの指数)小さいほど

学習のポイント:文字単位の指標(CER)もある。

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