基于模糊训练集的领域相关统计语言模型

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 。