文档摘要

3.6 语言模型训练与领域适配 语言模型的能力上限，一半由文本数据决定。这一节把"数据决定论"落到操作层面：数据规模越大越好吗、怎么清洗与采样、怎么让模型在目标领域（医疗、法律、会议）变强，以及半监督与无监督这类省标注数据的大招。 读完该会什么 能说出"数据规模大"与"数据质量高"为什么两者都重要、如何权衡。 能描述领域适配的几种做法：领域语料、微调、插值、重加权。 能说明半监督/无监督如何借助大规模无标注文本辅助语音建模。 会员。《3.6 语言模型训练与领域适配》收录于灏天文库文集《语音识别技术基础：声学模型与语言模型》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/506-%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%A3%B0%E5%AD%A6%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B

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