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摘要:
数据平滑是用来解决统计语言模型在实际应用中遇到的数据稀疏问题.现有平滑技术利用不同的折扣和补偿策略来处理数据稀疏问题,在计算复杂性与合理性方面各有其优缺点.针对二元模型,笔者提出了一种基于全局折扣GD(Global Discount)的平滑技术,其基本思想是对模型中每个二元对的频率值都进行不同程度的折扣,并用低阶模型对零概率事件进行补偿,通过极小化困惑度原则体现了模型的合理性.实验结果表明该平滑技术优于目前常用的Katz平滑技术.
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文献信息
篇名 基于全局折扣的统计语言模型平滑技术
来源期刊 重庆大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 统计语言模型 平滑技术 全局折扣 困惑度
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 计算机·通信·自动化
研究方向 页码范围 51-55
页数 5页 分类号 TP181
字数 4521字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-582X.2005.08.014
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 何中市 重庆大学计算机学院 96 980 17.0 24.0
2 黄永文 重庆大学计算机学院 9 218 7.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计语言模型
平滑技术
全局折扣
困惑度
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
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85737
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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