機械学習を用いたテキスト正規化手法の最新動向 高精度を実現する仕組み

2019年9月19日「MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #6」が開催されました。関西のIT企業が協力して開催している機械学習エンジニアのためのコミュニティイベント「MACHINE LEARNING Meetup KANSAI」。第6回となる今回は、LINE、オムロン、パナソニックシステムデザインの3社がプレゼンテーションを行いました。「機械学習を用いたテキスト正規化手法の動向」に登壇したLINE株式会社の朴炳宣氏は、LINEにおける音声合成技術の紹介と、近年のテキスト正規化手法の動向を解説しました。 機械学習を用いたテキスト正規化の今 朴炳宣氏（以下、朴）：ただいま紹介いただきました、LINE株式会社の朴でございます。大勢の方の前でしゃべることはなかなかないので緊張していますが、よろしくお願いします。 まず自己紹介からですが、私、名前から察していただけるように、

[gayou]

テキストの前処理も機械学習で行う。

[peketamin]

“コーパスの範囲が広がれば広がるほど重くなってしまうという問題が存在します。なので、統計モデルに基づいて、つまり機械学習を用いてこれらを解決しようという試みが存在するわけです。”

[knok]

誤字脱字の校正も正規化の一種と捉えたらよかったりするのかな