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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。
Skip-ngram模型解决数据稀疏问题的研究
【摘 要】
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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b
【机 构】
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北京理工大学
【出 处】
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自动化技术与应用
【发表日期】
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2015年03期
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