申请/专利权人:厦门快商通科技股份有限公司
申请日:2020-01-06
公开(公告)日:2020-05-22
公开(公告)号:CN111192570A
主分类号:G10L15/06(20130101)
分类号:G10L15/06(20130101);G06F40/216(20200101);G06F40/242(20200101);G06F40/284(20200101);G06K9/62(20060101)
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2022.12.06#授权;2020.06.16#实质审查的生效;2020.05.22#公开
摘要:本发明提供了一种语言模型训练方法、系统、移动终端及存储介质,该方法包括:获取训练文本和训练词汇,对训练文本进行分类,以得到多个语言模块,并根据训练词汇构建对应语言模块的语言词典;根据语言词典对语言模块中的模块语言模型进行模型训练,对训练文本进行训练,以得到文本语言模型;获取待识别语音进行音素识别,得到音素串,将音素串与模块语言模型进行匹配,得到音素匹配结果;通过文本语言模型对音素匹配结果进行概率计算,将最大的概率值对应的句子进行输出。本发明通过进行训练文本的分类和语言词典的构建设计,提高了语言模型的训练效率和准确性,通过基于对模块语言模型和训练文本的训练设计,使得可以有效的进行语言模型的拓展。
主权项:1.一种语言模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取训练文本和训练词汇,对所述训练文本进行分类,以得到多个语言模块,并根据所述训练词汇构建对应所述语言模块的语言词典;根据所述语言词典对所述语言模块中的模块语言模型进行模型训练,并对所述训练文本进行训练,以得到文本语言模型;获取待识别语音进行音素识别,得到音素串,并将所述音素串与所述模块语言模型进行匹配,以得到音素匹配结果;通过所述文本语言模型对所述音素匹配结果进行概率计算,并将最大的概率值对应的句子进行输出。
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