【转】噪声信道模型（Noisy Channel Model）
发布时间：2015-12-12 栏目：人工智能, 机器学习, 机器翻译, 深度学习, 自然语言处理 评论：0 Comments
Noisy Channel Model即噪声信道模型，或称信源信道模型，这是一个普适性的模型，被用于语音识别、拼写纠错、机器翻译、中文分词、词性标注、音字转换等众多应用领域。其形式很简单，如下图所示：
噪声信道试图通过带噪声的输出信号恢复输入信号，形式化定义为：
应用于拼写纠错任务的流程如下：
noisy word（即splling error）被看作original word通过noisy channel转换得到，现在已知noisy word（用x表示）如何求得最大可能的original word（用w表示），公式如下：
P(w)为先验概率，P(x|w)为转移概率，二者可以基于训练语料库建立语言模型和转移矩阵（又称error model，channel model）得到。
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