【摘 要】
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本文结合了在语音识别系统中的实际应用来研究统计语言模型的原理与实现问题。探讨了统计语言模型中数据稀疏问题的解决,并尝试结合语法规则来改善传统的统计语言模型。本文
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本文结合了在语音识别系统中的实际应用来研究统计语言模型的原理与实现问题。探讨了统计语言模型中数据稀疏问题的解决,并尝试结合语法规则来改善传统的统计语言模型。本文主要包括以下内容：(1)介绍统计语言模型的原理与实现；(2)针对数据稀疏问题,分析了当前主流的平滑算法,并讨论了基于困惑度的语言模型评价准则(3)结合语法规则,提出替代词和连接词的策略来改善传统的统计语言模型：(4)简述了连续语音识别系统的框架,分析其中统计语言模型担当的作用。
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