数据平滑技术综述

王达; 崔蕊

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数据平滑是统计语言建模的关键技术,它不仅可以改进语言模型的性能,还可以提高语音识别、文字识别等应用领域的系统识别率,不同的数据平滑方法之间的对比应在各种不同规模的训练集上操作。各种平滑算法中,以Good-Turing估计、线性插值平滑、Katz’s回退式平滑最为典型和常用。该文对各种数据平滑方法进行了经验性对比,并讨论了影响这些数据平滑方法性能的有关因素。

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来源
《电脑知识与技术》 |2009年第17期|4507-4509|共3页
作者
王达; 崔蕊;
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作者单位

南阳师范学院计算机系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.11;
关键词
数据平滑; 语料库; 线性插值平滑;

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