Eftersom japanska och kinesiska språk har för många tecken för att kunna matas in direkt med ett standardtangentbord, krävs inmatningsmetoder för dessa språk som gör det möjligt för användare att mata in tecknen. På senare tid har inmatningsmetoder baserade på statistiska modeller blivit populära på grund av deras noggrannhet och lätthet att underhålla. De flesta av dem antar ordbaserade modeller eftersom de använder ordsegmenterade corpora för att träna modellerna. Men sådana ordbaserade modeller lider av okända ord eftersom de inte kan konvertera ord korrekt som inte är i korpora. För att hantera detta problem föreslår vi en karaktärsbaserad modell som möjliggör inmatningsmetoder för att konvertera okända ord genom att utnyttja karaktärsjusterad korpora som automatiskt genereras av ett monotont anpassningsverktyg. Förutom den karaktärsbaserade modellen föreslår vi en ensemblemodell av både karaktärsbaserade och ordbaserade modeller för att uppnå högre noggrannhet. ensemblemodellen kombinerar dessa två modeller genom linjär interpolering. Alla dessa modeller är baserade på gemensam källa kanal modell för att utnyttja rika sammanhang genom högre ordning gemensamma n-gram. Experiment på japanska och kinesiska datauppsättningar visade att den teckenbaserade modellen presterar rimligt och ensemblemodellen överträffar den ordbaserade baslinjemodellen. Som ett framtida arbete bör effektiviteten av att införliva stora rådata undersökas.
REF ) införde en ensemblemodell av ordbaserade och karaktärsbaserade modeller för japanska och kinesiska IME.
An Ensemble Model of Word-based and Character-based Models for Japanese and Chinese Input Method
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}