【摘 要】
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该文主要以音字转换问题为背景,以统计语言模型为基本框架,对汉语语言模型进行深入研究.该文的出发点为提高语言模型精度和自适应能力,最终改善应用系统的性能.该文在如下 四
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该文主要以音字转换问题为背景,以统计语言模型为基本框架,对汉语语言模型进行深入研究.该文的出发点为提高语言模型精度和自适应能力,最终改善应用系统的性能.该文在如下 四个方面进行了研究:一、汉语的词汇更具开放性,汉语的处理存在分词问题,由此带来汉语统计语言模型参数训练的不准确性.二、汉语的词模型优于字模型,因而提高语言模型精度的一个重要途径是扩展语言单位的长度和信息量.三、自适应能力是衡量语言模型优劣的重要量度.该文在对现有语言模型自适应方法进行讨论的基础上提出了一种面向用户的语言模型框架,论述了其管理机制;针对汉语的复杂特点和基于语言元素的N-gram语言模型,详细论述了汉语语言模型的机器学习方法,包括新词学习、语言规则学习和参数修正学习;最后将自适应的语言模型应用于音字转换显著提高了系统性能.四、手机类数字信息设备方兴未艾,面向此类设备的汉字输入是限制其应用的一个瓶颈问题,该文针对此问题进行了探讨.
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