距离加权统计语言模型及其应用

金凌; 吴文虎; 郑方; 吴根清

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距离加权统计语言模型及其应用

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本文在统计语言模型构造中,提出了将词间距离信息结合到N-gram统计语言模型中的思路,并称之为距离加权的关联词统计语言模型.该模型可以考虑一个句子中非相邻词之间的关系,基于"词距越近关系越密切"的原则,通过距离加权函数来引入距离信息,提高模型的预测能力.本文还将其应用到一个中文整句拼音输入法系统中.实验表明,该模型与传统的N-gram统计语言模型相比,汉字误识率有所降低,模型性能有了一定提高.

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来源
《中文信息学报》 |2001年第6期|47-52|共6页
作者
金凌; 吴文虎; 郑方; 吴根清;
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作者单位

清华大学计算机科学与技术系,;

清华大学计算机科学与技术系,;

清华大学计算机科学与技术系,;

清华大学计算机科学与技术系,;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
N-gram; 关联词模型; 距离加权; 数据平滑;

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