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申请/专利权人：云知声智能科技股份有限公司
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230718A
主分类号：G10L15/06
分类号：G10L15/06;G06F40/284;G06F18/24;G10L15/08;G10L15/16
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明提供了一种语言模型训练方法、系统、终端及介质，该方法包括：根据模型测试结果确定错误词汇，对错误词汇进行词性分类，得到词汇词性；根据词汇词性对错误词汇进行筛选，对筛选后的错误词汇进行扩展分词，得到扩展词汇；对扩展词汇进行数据加权，得到加权数据，根据加权数据对训练集数据进行数据更新；根据数据更新后的训练集数据，返回执行对语言模型进行训练的步骤，直至模型测试结果满足模型收敛条件，输出语言模型。本发明实施例，提高了语言模型对相同发音的错误词汇的识别率，通过对扩展词汇进行数据加权，能有效地提高训练集数据中扩展分词的数据量，提高了语言模型训练效率和语音识别的准确率。
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：根据训练集数据对语言模型进行训练，并根据测试集数据对训练后的所述语言模型进行测试，得到模型测试结果；根据所述模型测试结果确定错误词汇，并对所述错误词汇进行词性分类，得到词汇词性；根据所述词汇词性对所述错误词汇进行筛选，并对筛选后的所述错误词汇进行扩展分词，得到扩展词汇；对所述扩展词汇进行数据加权，得到加权数据，并根据所述加权数据对所述训练集数据进行数据更新；根据数据更新后的所述训练集数据，返回执行对语言模型进行训练的步骤，直至所述模型测试结果满足模型收敛条件，输出所述语言模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云知声智能科技股份有限公司 语言模型训练方法、系统、终端及介质
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