基于N元文法的领域语法语料扩展算法

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语言模型训练语料的数据稀疏性问题,一直是语音识别任务所面临的一个严重问题.基于领域语法扩展训练语料的方法,能够有效地缓解特定域语言模型训练数据稀疏性问题.本文在领域语法的基础上,提出了一种基于语言模型N元文法(Ngram)的语料扩展算法.该算法通过统计领域语法的Ngram,对Ngram进行扩展,并训练语言模型.实验表明,将该方法应用于特定域语音识别系统中,不仅能提高语音识别系统的识别性能,还能加快语言模型的训练速度,降低语言模型训练对服务器硬盘空间的需求.
作者：梁宏黎塔
作者单位：中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室北京100190
母体文献：2016年全国声学学术会议论文集
会议名称：2016年全国声学学术会议  
会议时间：2016年10月29日
会议地点：武汉
主办单位：中国声学学会
语种：chi
分类号：TP3TP2
关键词：语音识别  语料扩展算法  领域语法  N元文法
在线出版日期：2017年12月4日
基金项目：
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2024-12-1 20:08 上传 基于N元文法的领域语法语料扩展算法.pdf

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