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第1章绪论
1.1课题背景
1.2国内外相关技术发展现状
1.3相关技术概述
1.3.1语言模型
1.3.2最大熵方法综述
1.3.3语音识别中的语言模型
1.4本文主要研究内容
第2章音字转换中的语言模型
2.1引言
2.2基于统计的语言模型
2.2.1 N-gram模型
2.2.2基于决策树的语言模型
2.2.3统计语言模型的优缺点
2.2.4平滑算法
2.3基于规则的语言模型
2.4各种语言模型的结合
2.5语言模型的应用
2.6本章小结
第3章最大熵模型的研究
3.1引言
3.2最大熵的理论基础
3.2.1自然语言的信息熵
3.2.2自信息
3.2.3信息熵
3.2.4条件熵
3.2.5互信息
3.3最大熵原理及最大熵建模
3.3.1训练数据
3.3.2特征提取和约束建立
3.3.3应用最大熵原理选择模型
3.3.4模型的参数估计
3.3.5相关算法
3.4最大熵模型的评价方法
3.4.1应用统计语言模型的评价方法
3.4.2模型的质量度量
3.5本章小结
第4章基于最大熵的音字转换
4.1引言
4.2汉语的特点
4.3前期准备工作
4.3.1语料的收集
4.3.2字典的准备
4.3.3统计计算
4.4音字转换的系统结构
4.5模型的训练
4.5.1特征模板的定义
4.5.2两种特征的提取
4.5.3特征的组织
4.5.4特征选择
4.6实验结果及分析
4.6.1实例分析
4.6.2错误分析
4.6.3实验总结
4.7本章小结
结论
参考文献
附录
攻读硕士学位期间发表的学术论文
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明及使用授权书
致谢