【摘 要】
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拼音输入法是人们日常生活中最常用的软件之一,用户输入一串字母序列,输入法引擎根据已经训练好的模型或者基于规则预测出用户期望输入的汉字串,准确高效的拼音输入法对于提高人们的生活、学习、工作效率具有重要意义。深度学习领域的发展直接掀起了人工智能的第三波热潮,目前已经在NLP领域取得了突破性的进展。以研发出更加智能、准确、高效的拼音输入法为目标,将神经网络语言模型应用在拼音输入法解码模块上。首先,拼音到
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拼音输入法是人们日常生活中最常用的软件之一,用户输入一串字母序列,输入法引擎根据已经训练好的模型或者基于规则预测出用户期望输入的汉字串,准确高效的拼音输入法对于提高人们的生活、学习、工作效率具有重要意义。深度学习领域的发展直接掀起了人工智能的第三波热潮,目前已经在NLP领域取得了突破性的进展。以研发出更加智能、准确、高效的拼音输入法为目标,将神经网络语言模型应用在拼音输入法解码模块上。首先,拼音到汉字的转换过程可以看成一个序列标注的问题,利用隐马尔可夫模型完成拼音到汉字的解码,即对每个音节标注上对应的汉字。为了克服隐马尔可夫模型在语言建模上的缺陷,继而将语言模型引入至拼音汉字解码模块,即利用语言模型对隐马尔可夫解码出来的若干汉字候选项进行重新评估,做重新算分（Rescore）处理。根据以上思想,HMM+N-gram,HMM+RNN,HMM+LSTM,HMM+BERT音字转换模型被训练出来。基于已经训练好的模型,最后对拼音输入法做了设计、实现以及测试。拼音输入法实现中,音节切分采用动态规划的切分方式,词典生成使用熵的概念,通过自由度、凝固度等指标来衡量一个词的合理程度,挖掘了近15万个2-4的词语。通过规则匹配获得Top N个单字、词语候选项,采用HMM解码加神经网络语言模型算分方式获取Top N个整句候选项。最终实现的拼音输入法具备单字输入、词语输入、整句输入、联想输入以及动态调频的功能。拼音输入法使用训练的语言模型在长整句的音字转化上卓有成效,充分证明了神经网络语言模型的优越性。
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