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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

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程
1 篇 艺术学
- 1 篇 设计学（可授艺术学...

主题

2 篇 tri-gram语言模型
1 篇 大词汇量连续语音...
1 篇 人工打分
1 篇 语言模型自动更新
1 篇 柱搜索
1 篇 语料库
1 篇 c-value
1 篇 辅助翻译
1 篇 翻译模型
1 篇 统计语言模型

机构

1 篇 西南交通大学
1 篇 内蒙古大学

作者

1 篇 张强
1 篇 李平

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=Tri-gram语言模型"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于Internet的人机互助机器翻译技术的研究

基于Internet的人机互助机器翻译技术的研究

引用

作者：李平内蒙古大学

学位级别：硕士

随着国际交流日益增多,在计算机、互联网等相关技术日新月异的基础上,机器翻译的技术与应用也取得了蓬勃发展。机器翻译是用计算机来实现不同语言之间的翻译,分为基于规则的机器翻译方法和基于语料库的机器翻译方法。另有,基于混合式的... 详细信息

随着国际交流日益增多,在计算机、互联网等相关技术日新月异的基础上,机器翻译的技术与应用也取得了蓬勃发展。机器翻译是用计算机来实现不同语言之间的翻译,分为基于规则的机器翻译方法和基于语料库的机器翻译方法。另有,基于混合式的机器翻译方法非常胜行,即：两种方法的结合。如,在基于规则的技术中引入了语料库方法,其中有基于实例的方法、统计方法,通过对语料库的预处理使其转化为自然语言知识库的方法。近年来,基于语料库的机器翻译技术发展较快,得到了广泛的应用,根据不同领域和市场的需求,出现了各色各样有一定实用价值的机器翻译产品,使机器翻译技术真正走向了科技发展的征途。本文提出的基于Internet的人机互助机器翻译方法是一种新的辅助翻译的方法,该方法异于以往的机器翻译方法,它不完全依赖于机器的自动学习,而是通过网络爬虫技术从Internet上获取双语平行语料,然后在人工的干预下完成整个翻译过程,相比于独立的机器自动翻译,翻译质量更佳,相比于独立的人工翻译,翻译效率更高。对翻译技术的探究过程中,主要做了以下工作： (1)基于语料库的机器翻译方法可分为两种：基于统计的机器翻译方法和基于实例的机器翻译方法,它们都采用语料库作为翻译知识的来源。本文采用基于统计的机器翻译方法。双语平行语料库是通过网络爬虫技术从Internet获取。 (2)获取语料库后,考虑到语言的复杂性,目前全自动的机器翻译方法还未能完全达到令人满意的效果,因此,该论文提出了对译文进行了人工干预的计算机辅助翻译方法,其采用基于人工打分的译文权重方法使翻译结果达到最优。 (3)在统计机器翻译的过程中,对参数训练中得到的短语表进行有效过滤,使得短语表更加合理。 (4)目前主要采用的是N元语法模型,本文使用的是tri-gram语法模型,该模型构建简单、直接,但同时也因为数据缺乏采取了平滑技术对其进行平滑。 (5)最后,本文加入人工评分与C-value方法,对翻译模型进行改进。实验表明,改进后的机器翻译方法优于传统的机器翻译方法,短语翻译概率表缩减了至少10%,BLEU值也有了一定的提高。

关键词：辅助翻译翻译模型 C-value 人工打分 tri-gram语言模型柱搜索

来源：评论

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大词汇量连续语音识别系统的统计语言模型应用研究

大词汇量连续语音识别系统的统计语言模型应用研究

引用

作者：张强西南交通大学

学位级别：硕士

随着语音识别技术深入广泛的应用,它越来越将成为模式识别中的一个非常重要的研究课题,它的发展将会对未来的生活、工作带来极大的影响,而且该技术也将会成为未来十年的主流技术。近年来,由于在语音识别的研究中大词汇量、非特定人、连... 详细信息

随着语音识别技术深入广泛的应用,它越来越将成为模式识别中的一个非常重要的研究课题,它的发展将会对未来的生活、工作带来极大的影响,而且该技术也将会成为未来十年的主流技术。近年来,由于在语音识别的研究中大词汇量、非特定人、连续语音识别是最困难、也最具有挑战性的一个课题和其广泛的应用前景,所以,它吸引众多的机构和公司相继投入研究和开发。虽然基于汉语的大词汇量连续语音识别系统近年来取得了快速的发展,但其性能还远远不能满足大规模应用的要求,为此对该技术进一步的研究有着非常重要的意义和价值。在大词汇量连续语音识别系统中,语言模型的地位是非常重要。其性能的好坏直接影响到整个语音识别系统的使用范围和识别效果。因此,构建和更新一个可靠的语言模型对语音识别系统是非常关键的。本文首先详细讨论了统计语言模型的工作原理、平滑技术、评价标准等相关理论。接着,在Linux环境下搭建HTK建模平台,利用Linux下强大的命令工具并通过编写Bash和Perl脚本程序,完成对训练数据的预处理和分词,建立了能够达到HTK中语言建模工具HLM要求的语料库。然后,利用HLM建模工具完成对训练数据的不断训练,并生成一个tri-gram的语言模型,然后对该语言模型的性能进行评估。由于识别领域内容的不断更新,导致语音识别系统中语言模型性能变差,在识别过程中出现大量的集外词。因此,提出了一种利用HTML Parser和PDFBox开发工具包进行编程来提取网页内容和PDF文档作为训练数据来源自动构建更新语言模型的完整的解决方案,采用该方案可较好地改善语言模型的性能。最后,本文大概地介绍了大词汇量连续语音识别系统的整体框架,并通过具体的实验来验证了所建立语言模型在语音识别系统中的识别效果。由于识别结果不可能完全正确,因此本文探讨了一种对识别后的内容、时间进行修改和调整的方法,保证了识别后结果与说话人真实内容的一致,从而提高了语音识别的正确性。

关键词：大词汇量连续语音识别统计语言模型 tri-gram语言模型语料库语言模型自动更新

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