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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

6 篇 专利

馆藏范围

6 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

6 篇 北京中科信利技术...
6 篇 中国科学院声学研...

作者

6 篇 颜永红
6 篇 潘接林
6 篇 张鹏远
4 篇 张一珂
2 篇 左玲云

语言

6 篇 中文

检索条件"主题词=文法语言模型"

共 6 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

一种基于生成对抗网络的语言模型数据增强方法

一种基于生成对抗网络的语言模型数据增强方法

引用

作者：张鹏远张一珂潘接林颜永红 100190 北京市海淀区北四环西路21号

本发明涉及一种基于生成对抗网络的语言模型数据增强方法，该方法包括：训练集S包含的都是正样本数据，生成模型Gθ生成的数据都是负样本数据，通过单独交替迭代训练生成模型Gθ和判别模型Dφ，迭代一定次数后，直到生成模型Gθ收敛，... 详细信息

标准号: CN110085215B

本发明涉及一种基于生成对抗网络的语言模型数据增强方法，该方法包括：训练集S包含的都是正样本数据，生成模型G_θ生成的数据都是负样本数据，通过单独交替迭代训练生成模型G_θ和判别模型D_φ，迭代一定次数后，直到生成模型G_θ收敛，利用生成模型G_θ采样生成序列数据集合在上估计N元文法语言模型在训练数据集上估计N元文法语言模型最终通过插值算法得到增强的语言模型。针对现有技术中语言模型数据增强方法的存在的暴露偏差问题，本发明可以在一定程度上缓解暴露偏差问题，提高生成文本数据的质量，进而提高语言模型的性能，还可以有效提升低资源条件下N元文法语言模型的性能，以及相应语音识别系统的性能。

关键词：生成模型文法语言模型语言模型数据偏差问题语言模型语音识别系统训练数据集插值算法交替迭代判别模型文本数据序列数据资源条件负样本训练集正样本暴露采样迭代收敛集合对抗缓解网络

来源：评论

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一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法及系统

一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法及系统

引用

作者：张鹏远张一珂潘接林颜永红 100190 北京市海淀区北四环西路21号

本发明一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法，所述方法包括：步骤1)建立和训练若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型；包括：k阶统计N元文法语言模型，k‑1个不同阶数的统计N元文法语言模型和k‑1个不同阶数的改进的统计N... 详细信息

标准号: CN109427330B

本发明一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法，所述方法包括：步骤1)建立和训练若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型；包括：k阶统计N元文法语言模型，k‑1个不同阶数的统计N元文法语言模型和k‑1个不同阶数的改进的统计N元文法语言模型；步骤2)将待识别语音进行第一遍解码，得到L条候选语音s；步骤3)利用步骤1)的若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型计算L条候选语音s的语言模型得分，结合声学模型得分计算出每条候选语音的得分；步骤4)选出得分最高的候选语音作为第二遍解码结果；该结果为最终的识别结果。本发明的方法对于识别错误具有良好的容错性，能够有效的提升语音识别的正确率。

关键词：语音统计语言模型文法语言模型语音识别多尺度阶数解码统计得分计算解码结果声学模型语言模型规整容错性正确率改进

来源：评论

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一种基于生成对抗网络的语言模型数据增强方法

一种基于生成对抗网络的语言模型数据增强方法

引用

作者：张鹏远张一珂潘接林颜永红 100190 北京市海淀区北四环西路21号

标准号: CN110085215A

来源：评论

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一种基于长短时记忆网络的语言模型重估方法

一种基于长短时记忆网络的语言模型重估方法

引用

作者：张鹏远左玲云潘接林颜永红 100190 北京市海淀区北四环西路21号

本发明提出了一种基于长短时记忆网络的语言模型重估方法及系统，所述方法包含：步骤100)输入待识别的语言信息，并对输入的待识别的语言信息进行预处理；步骤101)用N元文法语言模型对预处理后的信息进行一遍解码，然后从中选取M个最优... 详细信息

标准号: CN106803422B

本发明提出了一种基于长短时记忆网络的语言模型重估方法及系统，所述方法包含：步骤100)输入待识别的语言信息，并对输入的待识别的语言信息进行预处理；步骤101)用N元文法语言模型对预处理后的信息进行一遍解码，然后从中选取M个最优的候选结果；步骤102)在获得的M个最优的候选结果中引入一遍解码的识别结果作为历史句子信息；步骤103)用高元文法语言模型对选取的M个最优的候选结果进行重评估；步骤104)用基于LSTM结构的神经网络训练语言模型对引入历史句子信息的M个最优的候选结果进行重评估；步骤105)将用高元文法语言模型进行重评估的结果与用LSTM神经网络语言模型重评估的结果进行融合，选出最优结果，作为待识别的语言信息的最终识别结果。