基于模糊训练集的领域相关统计语言模型

陈浪舟; 黄泰翼

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基于模糊训练集的领域相关统计语言模型

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摘要

统计语言模型在语音识别中具有重要作用.对于特定领域的识别系统来说,主题相关的语言模型效果远远优于领域无关的语言模型.传统方法在建立领域相关的语言模型时通常会遇到两个问题,一个是领域相关的语料不像普通语料那样充分,另一个是一篇特定的文章往往与好几个主题相关,而在模型的训练过程中,这种现象没有得到充分的考虑.为解决这两个问题,提出了一种新的领域相关训练语料的组织方法--基于模糊训练集的组织方法,领域相关的语言模型就建立在模糊训练集的基础上.同时,为了增强模型的预测能力,将自组织学习引入到模型的训练过程中,取得了良好的效果.

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来源
《软件学报》 |2000年第7期|971-978|共8页
作者
陈浪舟; 黄泰翼;
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作者单位

中国科学院自动化研究所;

北京;

100080;

中国科学院自动化研究所;

北京;

100080;

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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
语音识别; 统计语言模型; 模糊; 自组织学习;

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