Введение
Глава 1. Обзор существующих языковых моделей 13
1.1. Важность задачи моделирования естественного языка 14
1.2. Типы языковых моделей 16
1.2.1. Дискретные языковые модели 17
1.2.2. Статистические языковые модели 23
1.3. Анализ качества языковых моделей 29
Глава 2. Использование дискретных моделей 31
2.1. Основные определения и формальная постановка задачи 31
2.2. Случай регулярной грамматики 33
2.3. Случай контекстно-свободной грамматики 36
2.3.1. Пример работы алгоритма 38
2.3.2. Случай произвольных обобщённых слов 40
2.4. Примеры применения алгоритмов в задачах распознавания . 41
2.5. Задача поиска и исправления ошибок 48
Глава 3. Статистические языковые модели для систем распознавания русской речи 52
3.1. Анализ применимости существующих языковых моделей и их модификаций 54
3.2. Составные языковые модели 56
3.3. Результаты экспериментов 62
Глава 4. Марковские языки 63
4.1. Свойства введённых п-грамм 66
4.2. Свойства марковских языков 68
4.3. Число марковских языков 73
4.4. Достаточное условие марковости 76
Глава 5. Аппроксимация марковских языков 79
5.1. Каскадно-дефинитные языки 83
5.2. Моделирование марковских языков 85
Литература 95
