一种新的语言模型判别训练方法

来源 :计算机学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户：mdjpos01

【摘要】

：

已有的一些判别训练(discriminativetraining)方法如Boosting[1]为了提高算法的效率,要求损失函数(lossfunction)是可以求导的,这样的损失函数无法体现最直接的优化目标.而根据最直接优化目标定义的损失函数通常是不可导的阶梯函数的形式.为了解决上述问题,文章提出了一种新的判别训练的方法GAP(GreedyApproxi-mationProcessing).这种方

【作者】

：

于浩高剑峰步丰林

【机构】

：

上海交通大学电子与电气工程学院,微软亚洲研究院

【出处】

：

计算机学报

【发表日期】

：

2005年10期

【关键词】

：

语言模型判别训练损失函数日文输入法 language model discriminative training loss function Japane

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