一种扩展的汉语统计二元文法语言模型
该文提出了一种扩展的统计汉语二元文法语言模型，以汉语的同一个句子中的最有效预测词对来弥补二元文法的不足，有效的描述了汉语中词语组合的长距离位移现象，同时提出了最小复杂度准则的有效词对发现算法，克服了互信息准则忽略了各种语言预测单元信息覆盖的缺点，这种语言模型比传统词组合模型计算复杂度低，训练可靠，且克服了一般语言模型集成中盲目插值、不能结合实际上下文的缺点。
语音识别 汉语统计语言模型 语言模型复杂度 互信息准则 词组合信息
田斌 易克初
电子科技大学综合业务网国家重点实验室
国内会议
北京
中文
184～187
1999-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）