本文提出一种基于分组的次数与规则剪枝相结合的语言模型压缩方法。该方法通过分析语言模型中不同参数的出现频率，结合规则剪枝技术，有效减少模型规模，同时保持较高的语言理解能力。研究在2008年全国理论计算机科学学术年会上发表，为语言模型的高效压缩提供了新思路。
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