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申请/专利权人：广州虎牙科技有限公司
摘要：本申请公开了一种构建语言模型及语音识别的方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括：获取类实体语言模型，其中，所述类实体语言模型中包括属于同一命名实体类别的多个指定命名实体；将训练语料中的所述指定命名实体替换为所述命名实体类别，获得新训练语料；采用所述新训练语料构建主语言模型；将所述类实体语言模型与所述主语言模型结合，构建目标语言模型。这样即使训练语料中只存在一部分的指定命名实体，也可以依据该命名实体类别以及该类别下包含的所有指定命名实体，对不存在于训练语料的指定命名实体进行识别，从而有效解决训练数据稀疏的问题。
主权项：1.一种构建语言模型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取类实体语言模型，其中，所述类实体语言模型中包括属于同一命名实体类别的多个指定命名实体；将训练语料中的所述指定命名实体替换为所述命名实体类别，获得新训练语料；采用所述新训练语料构建主语言模型；将所述类实体语言模型与所述主语言模型结合，构建目标语言模型；其中，所述主语言模型为N-gram模型，所述类实体语言模型为类实体有限自动机FA网络模型；所述将所述类实体语言模型与所述主语言模型结合，构建目标语言模型，包括：将所述主语言模型转换为主FA网络模型；基于所述命名实体类别，将所述类实体FA网络模型与所述主FA网络模型结合，构建目标语言模型；所述基于所述命名实体类别，将所述类实体FA网络模型与所述主FA网络模型结合，构建目标语言模型，包括：从所述主FA网络模型中识别出输出标签为所述命名实体类别的弧，作为目标弧，并获取所述目标弧在所述主FA网络模型中指向的状态，作为后向接入状态；将所述目标弧重定向至所述类实体FA网络模型的起始状态中，并将所述目标弧中的所述输出标签替换为第一指定标签；在所述类实体FA网络模型的各结束状态中添加指向所述后向接入状态的弧，并将所述弧的输入标签和输出标签设定为第二指定标签；基于最终得到的FA网络模型确定目标语言模型。
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