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摘要:
提出了基于聚类的方法实现词的快速量化表示,并由此导出潜在语义分析语言模型预测置信度,同时运用新提出的几何加权静态插值方式同三元文法模型相结合,构建了一种新的潜在语义分析语言模型,并将其应用于汉语语音识别.实验表明其效率和性能均优于传统基于奇异值分解的潜在语义分析语言模型,相比于三元文法模型,识别错误率相对下降为3.6%~7.1%左右,并为有效量化表示词对进一步提高潜在语义分析语言模型性能提供了新的途径.
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文献信息
篇名 一种新的潜在语义分析语言模型
来源期刊 高技术通讯 学科 工学
关键词 语言模型 语音识别 N元文法 潜在语义分析 奇异值分解
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 TN91
字数 5470字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-0470.2005.08.001
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 任纪生 清华大学电子工程系 4 35 4.0 4.0
2 王作英 清华大学电子工程系 80 795 16.0 24.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
语言模型
语音识别
N元文法
潜在语义分析
奇异值分解
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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导