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摘要:
针对不确定的汉语语音关键词识别系统,为每个关键词分别建立模型是非常烦琐的,采用音节作为次词具有很好的灵活性.通过同传统的关键词识别系统作比较后发现用音节作为次词的系统具有相当高的识别率,其运算效率也非常高.
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
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文献信息
篇名 基于音节拼接的关键词识别系统
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 隐含马尔可夫模型 关键词识别 次词
年,卷(期) 2004,(9) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 157-158
页数 2页 分类号 TP391
字数 2748字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.09.062
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李治柱 上海交通大学计算机系 36 360 10.0 17.0
2 石峰 上海交通大学计算机系 8 131 4.0 8.0
3 秦敏 上海交通大学计算机系 2 8 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
隐含马尔可夫模型
关键词识别
次词
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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