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基于字符层马尔科夫模型的多语种识别
被引量：
5
1
作者
冯冲
黄河燕
+1 位作者
陈肇雄
张亮
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第1期226-228,235,共4页
语种识别是机器翻译等多语种语言处理任务的必要预处理过程。但双字节编码语种的识别,如中文、日文等,尚未被充分研究和试验。本文采用 Markov 语言模型,提出并测试了一种有效的基于 EM 的训练算法。同时,给出了性能分析和与其他算法的...
语种识别是机器翻译等多语种语言处理任务的必要预处理过程。但双字节编码语种的识别,如中文、日文等,尚未被充分研究和试验。本文采用 Markov 语言模型,提出并测试了一种有效的基于 EM 的训练算法。同时,给出了性能分析和与其他算法的比较。
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关键词
字符层马尔科夫模型
语种识别
机器翻译
多语种
马尔科夫
模型
识别
字符
MARKOV
训练算法
预处理过程
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职称材料
题名
基于字符层马尔科夫模型的多语种识别
被引量：
5
1
作者
冯冲
黄河燕
陈肇雄
张亮
机构
中国科大计算机系
中科院计算机语言信息工程中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第1期226-228,235,共4页
基金
受国家自然科学基金(编号60272088)资助。
文摘
语种识别是机器翻译等多语种语言处理任务的必要预处理过程。但双字节编码语种的识别,如中文、日文等,尚未被充分研究和试验。本文采用 Markov 语言模型,提出并测试了一种有效的基于 EM 的训练算法。同时,给出了性能分析和与其他算法的比较。
关键词
字符层马尔科夫模型
语种识别
机器翻译
多语种
马尔科夫
模型
识别
字符
MARKOV
训练算法
预处理过程
Keywords
Character based markov models, Language identification, Machine translation
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于字符层马尔科夫模型的多语种识别
冯冲
黄河燕
陈肇雄
张亮
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006
5
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