【摘要】： 隨著嵌入式產(chǎn)品的廣泛應用,方便快捷地輸入漢字的需求也越來越大。如何把在PC上相對成熟的基于統(tǒng)計語言模型的中文整句輸入法技術,應用于對時空復雜度要求更苛刻的嵌入式系統(tǒng)中,就是很有研究價值的課題。本文在前人研究成果的基礎上,開展了以下工作: 首先,針對手機等嵌入式產(chǎn)品多應用于口語環(huán)境的實際情況,本文從書面語和口語存在的差異出發(fā),對語言模型的語體自適應方法進行研究,提出了基于trigram語體特征分類的自適應算法。該算法根據(jù)trigram單元的語體特征傾向動態(tài)分配權值,選取幾種不同的權值生成函數(shù)。本文提出的方法可將已有的書面語語言模型適應到口語語言模型,使得在口語應用環(huán)境下中文整句輸入法的拼音轉(zhuǎn)漢字正確率有了較大的提高。 其次,為滿足使用嵌入式系統(tǒng)的終端用戶的個性化要求,本文利用系統(tǒng)可以實時獲得用戶反饋信息的特點,對壓縮語言模型的在線自適應進行研究,提出了基于錯誤修正學習的壓縮語言模型在線自適應方法。該方法通過有用戶指導的實例學習的方式,以修正解碼錯誤為直接驅(qū)動目標,在滿足嵌入式系統(tǒng)對時間復雜度要求的前提下,逐漸調(diào)整壓縮語言模型中的單元排名和單元次數(shù)索引。本文提出的方法將通用的壓縮語言模型在線自適應到針對特定用戶的壓縮語言模型,讓嵌入式系統(tǒng)的某個用戶在實時使用的過程中,中文整句的拼音轉(zhuǎn)漢字的正確率逐漸提高。 在本文工作涉及的中文整句輸入法系統(tǒng)中,首先用語言模型的語體自適應方法,從原有的PC上的語言模型獲得口語環(huán)境下性能更好的通用語言模型,再利用已有方法對其進行壓縮處理,得到用于嵌入式系統(tǒng)的壓縮了的語言模型,最后在某個用戶使用輸入法的過程中,用壓縮語言模型的在線自適應方法不斷地提高針對該用戶的漢字輸入性能。該方法達到了讓嵌入式系統(tǒng)的用戶更加方便快捷地輸入漢字的目的,獲得了較好的性能。
【學位授予單位】：清華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TP368.12
【圖文】：

既有從基于領域（主題）的自適應方法變化而來的在線自適應方法[1819]，也有從基于記憶的自適應方法變化而來的在線自適應方法[16]。文獻[16]中的基于對話回合衰減的 cache 語言模型是用于對話系統(tǒng)中的，與在輸入法系統(tǒng)中使用語言模型的背景和條件相差較大，所以本文不做討論。文獻[18,19]中的語言模型在線自適應方法基本上采用的是如下圖 3.1 的框架[29]：

參數(shù) B 或參數(shù) C。用第一組語料做實驗，方法 1 參數(shù) A 的結果如圖 3.2 所示，方法 2 參果如圖 3.3 所示，方法 2 參數(shù) C 的結果如圖 3.4 所示；用第二組語料做實 1 參數(shù) A 的結果如圖 3.5 所示，方法 2 參數(shù) B 的結果如圖 3.6 所示，方 C 的結果如圖 3.7 所示。

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本文編號：2728788