一种多知识源汉语语言模型的研究与实现

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针对汉语语言模型中知识获取不足的问题,提出了一种统计与多种形式规则信息结合的机制,将规则的表示量化,提出语法语义规则矩阵的概念,通过扩充词网格、对基于最大可能性的n元概率值合理调整,将短语构成规则、二元语法语义规则、最少分词原则等融入统计模型框架,构成多知识源语言模型,模型应用于智能拼音汉字转换系统,明显提高了音字转换正确率,并适于处理长距离和递归语言现象.
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