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通过分析不同区分性训练目标函数之间的关系,以MMI(Maximum Mutual Information)作为分离度量,把不同的区分性训练目标函数统一为基于广义边距的区分性训练准则.并在该广义边距准则下,通过对其权重函数进行讨论,得到两种区分性训练目标函数:利用组合增进因子和候选词路径中误识词个数,加权候选路径,得到SBMMI(Soft Boosted MMI)目标函数;利用基于单个候选词的后验概率定义每一训练语句的错误识别率,采用幂指数的形式对单个候选词动态加权,得到VWMMI(Variable Weighting MMI)目标函数。实验结果表明,与软边距估计准则和增进的最大互信息方法相比,SBMMI方法准确率分别提高了0.89%和0.56%,VWMMI方法能在SBMMI方法基础上提高0.68%. 相似文献
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