基于支持向量机的音字转换模型

基于支持向量机的音字转换模型
姜维;关毅;王晓龙;刘秉权
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2007(21)2
【摘要】针对N-gram在音字转换中不易融合更多特征,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的音字转换模型,有效提供可以融合多种知识源的音字转换框架.同时,SVM优越的泛化能力减轻了传统模型易于过度拟合的问题,而通过软间隔分类又在一定程度上克服小样本中噪声问题.此外,本文利用粗糙集理论提取复杂特征以及长距离特征,并将其融合于SVM模型中,克服了传统模型难于实现远距离约束的问题.实验结果表明,基于SVM音字转换模型比传统采用绝对平滑算法的Trigram模型精度提高了1.2%;增加远距离特征的SVM模型精度提高1.6%.
【总页数】6页(P100-105)
【作者】姜维;关毅;王晓龙;刘秉权
【作者单位】哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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