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针对现有混淆网络生成方法难以兼顾速度和质量的问题，研究了基于横断一致性的Lattice分段方法和基于最大置信度的Lattice分段方法，研究了用这两种Lattice分段方法来减少对混淆网络质量的影响。提出了一种基于Lattice分段的高质量混淆网络快速生成方法。该方法把原始大规模Lattice分割成小尺寸的Lattice，分别生成混淆网络，从而可减小计算规模，提高网络生成速度。同时通过分段数目来调节速度和质量之间的平衡。实验结果显示，与词聚类算法相比，所提方法显著提高了混淆网络的生成速度，而对混淆网络质量