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目录
第一章 绪论
1.1 选题的背景和研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文的主要工作
1.4 本文的章节安排
第二章 N-Gram 统计语言模型
2.1 N-Gram 统计语言模型概述
2.2 N-Gram 统计语言模型的存储
2.3 N-Gram 统计语言模型的建立
2.4 N-Gram 统计语言模型的评价标准
2.5 本章小结
第三章 N-Gram 统计语言模型的平滑技术和压缩技术
3.1 现有的模型平滑技术
3.2 现有的模型压缩技术
3.3 本章小结
第四章 改进的平滑技术和压缩技术
4.1 改进的 average-count 平滑
4.2 基于次数和条件概率想结合的剪枝方法
4.3 改进的基于相对熵的规则剪枝方法
4.4 基于方差的分组方法
4.5 基于相对熵剪枝和基于方差分组相结合的压缩方法
4.6 本章小结
第五章 实验方法及结果分析
5.1 改进的 average-count 平滑方法性能验证
5.2 语言模型在中文整句拼音输入法中的应用
5.3 压缩技术实验分析
5.3.5 小结
5.4 实验平台的搭建
5.5 本章小结
第六章 结束语
6.1 主要结论
6.2 后续研究工作的展望
致谢
参考文献
西安电子科技大学;