DNN语言模型，拼写纠错,自然语言处理

　　DNN语言模型

　　依托全网海量高质量数据和深层神经网络技术，可以判断句子是否符合语言表达习惯，帮助您实现文本分析、纠错、对话等多种语义应用

　　功能介绍

　　语言模型是通过计算一个句子由一个给定单词组成的概率来判断句子是否符合客观的语言表达习惯。它通常用于机器翻译、拼写更正、语音识别、问答系统、词性标注、句法分析和信息检索

　　应用场景

　　1、拼写更正

　　基于句子上下文，计算了候选语言模型的纠错概率。对于拼写更正，改善用户体验

　　合作案例：百度搜索百度知道

　　2、对话系统

　　判断用户输入的句子是否符合自然语言表达习惯，并辅助对话系统进行决策

　　合作案例：杜米

　　3、机器翻译

　　作为最终翻译的一个重要排名指标，语言模型对翻译候选进行评分，以提高翻译效果

　　合作案例：百度翻译

　　技术特点

　　1、高精度

　　基于大规模web数据训练，该模型具有较高的精度

　　2、较强的泛化能力

　　基于词向量和深度学习技术，解决了传统方法中数据稀疏和维数灾难的问题，模型泛化能力强，效果良好

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