HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

一种增强的Good-Turing方法

作者:毛隽; 何炎祥; 刘娟; 成钢图灵打折回退数据平滑未登录词

摘要:在传统的图灵回退语言模型的基础上,提出了一种增强的图灵回退语言模型.这种增强的方法通过3个算法实现,包括语言模型的实现流程,以及统计语言模型中三元语法串、二元语法串和一元语法串的概率计算的方法,并将未登录词的计算结合起来.通过利用大规模语料库进行实验,验证了这种改进的N元语法语言模型能较好解决传统语言模型中的二元语法串、一元语法串和未登录词计算等问题.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

武汉大学学报·理学版

《武汉大学学报·理学版》(CN:42-1674/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《武汉大学学报·理学版》是自然科学综合性学术期刊,主要刊登数学、计算机科学、物理学、空间物理学、化学、环境科学、生命科学等学科的最新研究成果。

杂志详情