A New Entropy-based Vocabulary Optimization Approach for Chinese Language Modeling

机译：基于熵的中文建模词汇优化新方法

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This paper proposed a new entropy-based vocabulary optimization approach for Chinese language modeling. This approach aims to directly optimize the language model by extending the vocabulary, that is, to minimize the character perplexity of the language m

机译：本文提出了一种新的基于熵的汉语建模词汇优化方法。这种方法旨在通过扩展词汇量来直接优化语言模型，即最大程度地减少语言字符的困惑。

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来源
《Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 2007 International Conference on》|2007年|P.242-247|共6页
会议地点
作者
Xiao Rui Wang; Peng Ding; Jia En Liang; Bo Xu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工业技术;
关键词
divide and conquer methods; natural language processing; optimisation; speech recognition; vocabulary; Chinese language modeling; character error rate reduction; character perplexity metric; character perplexity reduction; divide-and-conquer method; entropy-based;

机译：分治法;自然语言处理;优化;语音识别;词汇;中文建模;字符误码率降低;字符困惑度度量;字符困惑度降低;分治法;基于熵;
入库时间 2022-08-26 14:55:45

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