När det gäller en trlgr~m språkmodell, beräknas sannolikheten för nästa ord beroende på de två föregående orden från en stor textkorpus. Den resulterande statiska språkmodellen för trigram (STLM) har fasta sannolikheter som är oberoende av det dokument som dikteras. För att förbättra språkläget] (LM) kan man anpassa sannolikheterna för språkmodellen trigram för att bättre matcha det aktuella dokumentet. Det delvis dikterade dokumentet ger viktiga ledtrådar om vilka ord ~re mer sannolikt att användas härnäst. Av många metoder som kan användas för att anpassa LM beskriver vi i detta dokument en enkel modell baserad på de trigramfrekvenser som uppskattas från det delvis dikterade dokumentet. Vi kallar denna modell ~ cache trigram språkmodell (CTLM) eftersom vi är c~chlng den senaste historien om ord. Vi har funnit att CTLM:s röda, riskerar förvirringen i ett dikterat dokument med 23 procent. Felfrekvensen för en 20 000-ordsisolerad ordkännare minskar med cirka 5% i början av ett dokument och med cirka 24% efter några hundra ord.
Jelinek m.fl. REF föreslog en språkmodell för cache-trigram genom att använda trigramfrekvenser som beräknats från den senaste historiken av ord.
A Dynamic Language Model For Speech Recognition
{'venue': 'Workshop On Speech And Natural Language', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}