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题名基于模糊训练集的领域相关统计语言模型
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作者
陈浪舟
黄泰翼
nlpr.ia.ac.cn
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机构
中国科学院自动化研究所
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第7期971-978,共8页
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基金
国家自然科学基金!(No.69835003)资助
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文摘
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 。
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关键词
语音识别
统计语言模型
自组织学习
模糊训练集
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Keywords
Speech recognition, statistical language model, fuzzy, self organized learning.
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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