研究文章
使用形态学数据为塞尔维亚大词汇量语音识别语言建模
|
| 指数 |
功能类型 |
功能 |
价值 |
讲话 |
|
| 0 |
常数 |
常数 |
0.01 |
数学的原因 |
| 1 - 5 |
特殊的 |
特殊词的壮举。 |
0 |
bos / eos / unk / brk /沉默 |
| 6 |
Unigram |
Unigram概率。 |
0.00788 |
按比例缩小的unigram log-prob。 |
| 7 |
长度 |
字长 |
0.00186 |
按比例缩小的字长 |
| 8-36 |
词 |
1-hot vect。初步的。 |
0 |
- - - - - - |
| 37 |
词 |
1-hot vect。初步的。 |
0.21 |
基于unigram问题的规模。 |
| 38 - 97644 |
词 |
1-hot vect。初步的。 |
0 |
- - - - - - |
| 97645 - 97657 |
最后 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 97658年 |
最后 |
3-gram是美元公关。 |
0.12 |
按比例缩小的信3-gram概率。 |
| 97659 - 97758 |
最后 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 97759年 |
最后 |
2克- m美元公关。 |
0.047 |
按比例缩小的信2克概率。 |
| 97760 - 97869 |
最后 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 97870 - 98050 |
最初的 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 98051年 |
最初的 |
2克^ s -公关。 |
0.03 |
按比例缩小的信2克概率。 |
| 98052年 |
最初的 |
3-gram^ sa -公关。 |
0.069 |
按比例缩小的信3-gram概率。 |
| 98053 - 98144 |
最初的 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 98145 - 98300 |
匹配 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 98301年 |
匹配 |
2克我- - - - - -公关。 |
0.064 |
按比例缩小的信2克概率。 |
| 98302 - 100451 |
匹配 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 100452年 |
匹配 |
2克sa -公关。 |
0.057 |
按比例缩小的信2克概率。 |
| 100453 - 100459 |
匹配 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
| 100460年 |
匹配 |
3-gram感觉- - - - - -公关。 |
0.11 |
按比例缩小的信3-gram概率。 |
| 100461 - 101306 |
匹配 |
列托人。n只的概率。 |
0 |
- - - - - - |
|
|
