《语音识别技术及应用》教案 项目五 训练语言模型.pdfVIP

课题项目五训练语言模型

课时4课时（180min）

知识目标：

（1）理解语言模型的基本概念

（2）理解N-gram语言模型的基本原理

（3）了解常用的平滑算法，包含拉普拉斯平滑Good-Turing平滑Katz平滑和Kneser-Ney平滑

（4）了解语言模型的评价指标

（5）掌握N-gram语言模型的编程实现方法

（6）理解循环神经网络语言模型的基本原理

教学目标

（7）掌握循环神经网络语言模型的编程实现方法

技能目标：

（1）能够编写程序，使用N-gram语言模型解决实际问题

（2）能够编写程序，使用循环神经网络训练语言模型

素养目标：

（1）学习语言模型基础知识，加强对新技术的了解，培养勇于尝试的精神

（2）了解时代新科技，培养探索精神

教学重点：语言模型的基本概念，N-gram语言模型的基本原理，常用的平滑算法，语言模型的评价

教学重难点指标，循环神经网络语言模型的基本原理

教学难点：N-gram语言模型的编程实现方法，循环神经网络语言模型的编程实现方法

教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法

教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材

教学过程主要教学内容及步骤

【教师】使用APP进行签到

考勤

【学生】班干部报请假人员及原因

【教师】播放“语言模型”视频（详见教材），并提出以下问题：

（1）通俗来讲，语言模型是什么？

问题导入（2）语言模型的应用领域有哪些？

（3）语言模型可分为哪两类？

【学生】聆听、思考、举手回答

【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，讲解语言模型的基本概念，N-gram语言模型的基本

原理，常用的平滑算法，语言模型的评价指标，N-gram语言模型的编程实现方法，循环神经网络的

基本原理，循环神经网络语言模型的基本原理，以及循环神经网络语言模型的编程实现方法等知识

5.1语言模型概述

语言模型是用于评估文本序列符合人类语言使用习惯程度的模型。它基于概率论和统计学原理，

通过大量的文本数据训练而成，能够估计出给定上下文中下一个词的概率分布。这种概率分布的建模

传授新知

使得语言模型能够在文本生成、自动摘要、机器翻译等任务中发挥重要作用。

在语音识别系统中，通过声学模型能够将语音特征映射为音素序列，而音素序列相同的词可能有

多个，那么，语音识别系统应该将这个音素序列识别为哪个词呢？这就需要语言模型对句子出现的概

率进行计算。……（详见教材）

一般地，语言模型表示一个句子的概率可用如下方法。若给定一个长度为i的词序列

w，w，，w，w，该词序列组成一个句子W，则该句子的概率可表示为

12i1i

P(W)P(w，w，，w，w)

12i1i

P(w)P(w|w)P(w|w，w)P(w|w，w，，w)

1213