论文部分内容阅读
文章介绍了一个基于NN／HMM混合模型的汉语地名识别系统，该系统能自动判别并柜识词表之外的词，文中训练的基于HMM的模型，包括关键词模型，填充模型和“反关键词”模型，笔者对识别器的输出结果进行验证，把基于HMM的统计特征送到神经网络处理，由网络的输出来判断是否为词表之外的词，该文在实验中建立了一个基于传统N－Best方法的基准模型并试验了三种不同的网络拓扑结构，包括前馈后向传播网络、Elman后向传播网络以及可训练级联前导后向传播网络，实验结果表明前馈后向传播网络的性能最好，与基准模型比较平均错误率下降5