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Skip-ngram模型解决数据稀疏问题的研究

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摘要

本文首先对ngram语言模型和数据稀疏问题寄给予了重点介绍.进而通过在4gram语言模型上使用一种类skip-ngram语言模型的形式,并添加一些规则和预处理,通过在ngram模型中发生backoff处添加skip-ngram激励,减少由数据稀疏问题引发的错误,提升句子识别正确率.

著录项

来源
《自动化技术与应用》 |2015年第3期|35-3746|共4页
作者
鲁一冰; 刘驰;
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作者单位

北京理工大学;

北京100086;

北京理工大学;

北京100086;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类集群移动通信系统;
关键词
自然语言处理; ngram语言模型; 数据稀疏; skip-ngram语言模型;

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