【摘要】： 隨著嵌入式產(chǎn)品的廣泛應(yīng)用,方便快捷地輸入漢字的需求也越來(lái)越大。如何把在PC上相對(duì)成熟的基于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的中文整句輸入法技術(shù),應(yīng)用于對(duì)時(shí)空復(fù)雜度要求更苛刻的嵌入式系統(tǒng)中,就是很有研究?jī)r(jià)值的課題。本文在前人研究成果的基礎(chǔ)上,開展了以下工作: 首先,針對(duì)手機(jī)等嵌入式產(chǎn)品多應(yīng)用于口語(yǔ)環(huán)境的實(shí)際情況,本文從書面語(yǔ)和口語(yǔ)存在的差異出發(fā),對(duì)語(yǔ)言模型的語(yǔ)體自適應(yīng)方法進(jìn)行研究,提出了基于trigram語(yǔ)體特征分類的自適應(yīng)算法。該算法根據(jù)trigram單元的語(yǔ)體特征傾向動(dòng)態(tài)分配權(quán)值,選取幾種不同的權(quán)值生成函數(shù)。本文提出的方法可將已有的書面語(yǔ)語(yǔ)言模型適應(yīng)到口語(yǔ)語(yǔ)言模型,使得在口語(yǔ)應(yīng)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(gè)性化要求,本文利用系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)獲得用戶反饋信息的特點(diǎn),對(duì)壓縮語(yǔ)言模型的在線自適應(yīng)進(jìn)行研究,提出了基于錯(cuò)誤修正學(xué)習(xí)的壓縮語(yǔ)言模型在線自適應(yīng)方法。該方法通過(guò)有用戶指導(dǎo)的實(shí)例學(xué)習(xí)的方式,以修正解碼錯(cuò)誤為直接驅(qū)動(dòng)目標(biāo),在滿足嵌入式系統(tǒng)對(duì)時(shí)間復(fù)雜度要求的前提下,逐漸調(diào)整壓縮語(yǔ)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(yǔ)言模型在線自適應(yīng)到針對(duì)特定用戶的壓縮語(yǔ)言模型,讓嵌入式系統(tǒng)的某個(gè)用戶在實(shí)時(shí)使用的過(guò)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(yǔ)言模型的語(yǔ)體自適應(yīng)方法,從原有的PC上的語(yǔ)言模型獲得口語(yǔ)環(huán)境下性能更好的通用語(yǔ)言模型,再利用已有方法對(duì)其進(jìn)行壓縮處理,得到用于嵌入式系統(tǒng)的壓縮了的語(yǔ)言模型,最后在某個(gè)用戶使用輸入法的過(guò)程中,用壓縮語(yǔ)言模型的在線自適應(yīng)方法不斷地提高針對(duì)該用戶的漢字輸入性能。該方法達(dá)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(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：TP368.12
【圖文】：

既有從基于領(lǐng)域（主題）的自適應(yīng)方法變化而來(lái)的在線自適應(yīng)方法[1819]，也有從基于記憶的自適應(yīng)方法變化而來(lái)的在線自適應(yīng)方法[16]。文獻(xiàn)[16]中的基于對(duì)話回合衰減的 cache 語(yǔ)言模型是用于對(duì)話系統(tǒng)中的，與在輸入法系統(tǒng)中使用語(yǔ)言模型的背景和條件相差較大，所以本文不做討論。文獻(xiàn)[18,19]中的語(yǔ)言模型在線自適應(yīng)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(yǔ)料做實(shí)驗(yàn)，方法 1 參數(shù) A 的結(jié)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(jié)果如圖 3.4 所示；用第二組語(yǔ)料做實(shí) 1 參數(shù) A 的結(jié)果如圖 3.5 所示，方法 2 參數(shù) B 的結(jié)果如圖 3.6 所示，方 C 的結(jié)果如圖 3.7 所示。

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本文編號(hào)：2728788