【摘 要】
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根据测试集中词发生次数调整候选关键词置信度得分,提出一种新的基于ATWV（actual term-weighted value）优化的词相关置信度规整算法。针对ATWV优化计算中存在的置信度偏差问题,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61175017)
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根据测试集中词发生次数调整候选关键词置信度得分,提出一种新的基于ATWV（actual term-weighted value）优化的词相关置信度规整算法。针对ATWV优化计算中存在的置信度偏差问题,分别进行偏差线性补偿和区分性补偿,其中线性补偿通过添加加权和平移系数,以线性方式调整置信度得分;区分性补偿则通过区分性模型训练,将置信度转化为满足ATWV计算要求的正确分类概率,降低置信度偏差带来的影响。基于英文WSJ语料库的关键词识别实验表明,新的置信度规整方法可显著提高系统识别性能。
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