[发明专利]用于文本和语音分类的区别性语言模型训练有效
| 申请号： | 200410059511.7 | 申请日： | 2004-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN1573926A | 公开（公告）日： | 2005-02-02 |
| 发明（设计）人： | C·切尔巴;A·阿塞罗;M·马哈间 | 申请（专利权）人： | 微软公司 |
| 主分类号： | G10L15/14 | 分类号： | G10L15/14;G10L15/06 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所 | 代理人： | 李家麟 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明公开了一种估计语言模型的方法，使得给定字串的类的条件似然最大化，其中该字串与分类精度非常相关。该方法包括对所有类联合的调节统计语言模型参数，使得对于给定的训练句子或发声，分类器区分出正确的类和不正确的类。本发明的特定实施例用于实现用于n－字符列分类器的区别性训练方法的上下文中的有理函数增长变换。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 文本 语音 分类 区别 语言 模型 训练 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实现的方法，其用于为对应于多个类的多个语言模型中的每一个估计一组参数，该方法包括：为参数组设定初始值；和联合的相对于另一个参数组调节参数组，以提高给定字串的类的条件似然。
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