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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物正極材料電芯金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽三元前驅體材料高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷三元前驅體三元材料鈷酸鋰三元正極材料錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正極三元前驅體磷酸鐵四氧化三鈷鋰電負極石油焦煅燒焦針狀焦瀝青焦包覆瀝青炭黑增炭劑光伏材料多晶硅硅片電池片光伏組件光伏玻璃工業(yè)硅隔膜隔膜電解液電解液

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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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語言模型建立方法及裝置

672 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 08:01:27

本發(fā)明實施例提供一種語言模型建立方法及裝置。所述方法包括獲取語料庫，語料庫包括至少一個經過分詞處理的句子；根據(jù)策略函數(shù)對所述語料庫中的每個句子進行篩選，將滿足預設篩選條件的句子組成分詞詞典；通過對分詞詞典中每個句子的分析得到語言模型；用語言模型對預先獲取的聲學模型進行解碼以計算損失函數(shù)；若根據(jù)損失函數(shù)和預設的獎勵函數(shù)得到的獎勵值滿足預設的優(yōu)化條件，則判斷所述語言模型建立完成，本發(fā)明實施例通過策略函數(shù)對獲取的語料庫進行篩選，然后將得到語言模型對聲學模型進行解碼得到CTC函數(shù)，再通過得到的獎勵函數(shù)對策略函數(shù)進行優(yōu)化改進，從而通過強化學習的方法快速得到需要的語言模型，且能夠提高語音識別的準確率。

聲明：

“語言模型建立方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)