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Incorporating Linguistic Rules in Statistical Chinese language model for Pinyin-to-character Conversion

High Technology Letters 2001年第2期7卷 8-13页

作者：刘秉权 Wang Xiaolong Wang Yuying Department of Computer Science and Engineering Harbin Institute of Technology

An N-gram Chinese language model incorporating linguistic rules is presented. By constructing elements lattice, rules information is incorporated in statistical frame. To facilitate the hybrid modeling, novel methods such as MI-based rule evaluating, weighted rule quantification and element-based n-gram probability approximation are presented. Dynamic Viterbi algorithm is adopted to search the best path in lattice. To strengthen the model, transformation-based error-driven rules learning is adopted. Applying proposed model to Chinese Pinyin-to-character conversion, high performance has been achieved in accuracy, flexibility and robustness simultaneously. Tests show correct rate achieves 94.81% instead of 90.53% using bi-gram Markov model alone. Many long-distance dependency and recursion in language can be processed effectively.

关键词： Chinese Pinyin-to-character conversion Rule-based language model N-gram language model hybrid language model Element lattice Transformation-based error-driven learning

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