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作者:lujianjun | 来源:泰宇机械 | 发布时间:2016-04-20 16:30 | 浏览次数:

本层次分类中阻塞现象是影响层次分类器性能的重要原因.针对这一问题,提出基于阻塞先验知识的文本层次分类模型.地图构建-张家港电动倒角机价格低蔬菜大棚扩管机折弯机倒角机多少钱该模型包括两部分:首先对阻塞分布进行估计,提出"阻塞对"识别技术,重点在于获取严重的阻塞方向;其次,把分析出本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理,http://www.daojiaoj.com的阻塞先验知识融合到分类过程中,利用层次拓扑结构修正算法,引导阻塞文本"回归"正确分类路径.在中文语料TanCorp上的实验表明,该算法在没有额外增加分类器数目的前提下,能有效改善层次分类性能,是解决层次分类阻塞问题的一种方法.另外,与平面分类算法比较后,该算法更稳定. 地图构建-张家港电动倒角机价格低蔬菜大棚扩管机折弯机倒角机多少钱表明,在TIDIGITS任务上无论是在识别性能还是收敛特性上, CLS方法都明显优于传统的EBW算法. CLS的最佳性能(WER为0. 42% )相对于MLE的baseline性能(1. 16% )有着高达63. 8%的错误下降.863中文数据库上进行LVCSR识别性能如图3所示.这里的EBW依然采用标准配置(E =2,is-mooting参数τ=100).另外我们分别列出CLS方法只更新均值(CLS(M))和同时更新均值和方差(CLS(MV))的性能(ρ2的设置同上).图2 2种方法在TIDIGITS测试集上性能对比3 2种方法在863中文数据库700句测试集上性能对比Fet由图3可见,在中文LVCSR任务上, CLS方法相比流行的EBW算法同样取得明显优势,不仅用较少的迭代次数即可收敛至最佳性能,且本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理,http://www.daojiaoj.com