检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国科学院软件研究所系统软件与中文信息中心,北京100080
出 处:《计算机研究与发展》2003年第9期1368-1374,共7页Journal of Computer Research and Development
基 金:国家自然科学基金 ( 60 2 0 3 0 0 7);国家"八六三"高技术研究发展计划重大项目基金 ( 2 0 0 1AA114 0 40 )
摘 要:基于主题的自适应语言模型能有效地解决语言模型跨主题应用的问题 ,针对其面临的两个主要问题———语料的分类和各语言模型的融合 ,采用了一种新的语料分类算法 ,突破了原有分类方法的一些局限性 ,并提出了一种改进的融合各语言模型的方法 :概率 +线性插值法 ,该方法既改善了语言模型的性能 。A topic based language model effectively solves the problem of cross domain application of a statistical language model There exist two questions, how to cluster the corpus to different topics and how to combine the topic specific language models First, a new method is adopted to cluster the corpus that has overcome some limitations of the old one Second, an improved algorithm is proposed to combine different language models Not only has the new method improved the performance, but also accelerated the model
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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