统计语言模型综述  

A Survey on Statistical Language Models

作　　者：邢永康[1] 马少平[1] 

机构地区：[1]清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084

出　　处：《计算机科学》2003年第9期22-26,共5页Computer Science

基　　金：国家重点基础研究(973)(G1998030509);自然科学基金项目(60223004);863高科技项目(No.2001AA114082)

摘　　要：1引言 统计语言模型产生于基于统计方法的自然语言处理系统的研究中:如语音识别系统、字符识别系统以及机器自动翻译系统等.对于一个语音识别系统,给定语音信号a和语言的句子集合S,则系统需要解决的问题可以表示为:The Statistical Language Model (SLM) is a distribution to capture the generation rule in natural language. Since the first model was proposed in 1980, the SLM was used in many application such as speech recognition, optic character recognition, machine translation and etc. Recently the information retrieval based-on SLM is becoming a new direction in IR community. In this paper, we introduce the primary theory and current method about the SLM, and point out several promising research direction.

关 键 词：统计语言模型 自然语言处理系统 概率分解 语音识别系统 统计方法 信息处理 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN912.34[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]