【摘 要】
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设计了一个基于关键词识别技术的股票查询系统.该系统采用连续隐马尔科夫模型(CHMM)框架,对词表内的关键词和词表外的非关键词分别建模,并在训练时引入了说话人自适应训练方
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001
【出 处】
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全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议
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设计了一个基于关键词识别技术的股票查询系统.该系统采用连续隐马尔科夫模型(CHMM)框架,对词表内的关键词和词表外的非关键词分别建模,并在训练时引入了说话人自适应训练方法.识别前先对说话人进行自适应,然后采用前向-后向搜索策略,得到假想命中.在确认阶段用似然比检验方法对候选关键词打分,拒识掉得分低的候选.实验结果表明,本系统能取得较高的识别率,基本满足实际需要。
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