基于关键词识别的股票查询系统的实现

摘要：

设计了一个基于关键词识别技术的股票查询系统.该系统采用连续隐马尔科夫模型(CHMM)框架,对词表内的关键词和词表外的非关键词分别建模,并在训练时引入了说话人自适应训练方法.识别前先对说话人进行自适应,然后采用前向-后向搜索策略,得到假想命中.在确认阶段用似然比检验方法对候选关键词打分,拒识掉得分低的候选.实验结果表明,本系统能取得较高的识别率,基本满足实际需要。

关键词： 关键词识别 股票查询系统 隐马尔科夫模型 说话人自适应训练 搜索策略

作者: 朱莉 赵铁军

作者单位: 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 321-325

在线出版日期: 2006-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）