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利用可变长语言模型对中文文档的关键词进行准确识别是中文信息处理中的一个重要问题。由于不存在n元语言模型的截断效应，对关键词检索的长度没有限制，因此增加了关键词识别的难度。利用PAT—tree技术设计了一个改进的可变长统计语言模型对中文文档中的关键词进行识别。在该模型基础上进行相关性检测实验。实验结果表明基于PAT—tree的改进语言模型能更好的识别关键词。