【摘 要】
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为提高汉字文本的识别率，本文将基于统计的N—gram元语言模型和单字识别器概率模型结合起来．以充分利用单字识别器提供的信息。该方法把具有确定性边界的一个汉字序列（多数情况
【机 构】
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北京信息科技大学中文信息处理研究中心,北京拓尔思信息技术股份有限公司
【基金项目】
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基金申请人：吕学强：项目名称：基于大规模真实文本的新词发现研究,基金颁发部门：北京市教委（KM200710772010）
论文部分内容阅读
为提高汉字文本的识别率，本文将基于统计的N—gram元语言模型和单字识别器概率模型结合起来．以充分利用单字识别器提供的信息。该方法把具有确定性边界的一个汉字序列（多数情况为一个句子）作为一个处理单元，利用统计获得的字字同现概率和距离值信息，采用Viterbi算法，对汉字识别文本进行自动后处理。经过实验证明，后处理将汉字识别准确率平均值从97．62％提高到98．71％。
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