基于时间序列分析的动态分布平滑方法

黄永文; 何中市; 王海燕

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基于时间序列分析的动态分布平滑方法

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 基于时间序列分析的动态分布平滑方法
- The Dynamic Distribution Smoothing Technique Based on Time Series Analysis
- 电子学报 2008年36卷第S1期页码：147-151
- 作者机构：
  
  1. 重庆大学计算机学院,重庆,400044
  2. 四川美术学院美术学系,重庆,400052
  3. 重庆大学计算机学院,重庆,400044
  4. 四川美术学院美术学系,重庆,400052
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60173060);重庆市自然科学基金 (No.2007BB2134);重庆市高等教育教学改革研究项目 (No.0635207)
- DOI：
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2008
- 稿件说明：
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黄永文, 何中市, 王海燕. 基于时间序列分析的动态分布平滑方法[J]. 电子学报, 2008,36(S1):147-151.

HUANG Yong-wen, HE Zhong-shi, WANG Hai-yan. The Dynamic Distribution Smoothing Technique Based on Time Series Analysis[J]. Acta Electronica Sinica, 2008, 36(S1): 147-151.
黄永文, 何中市, 王海燕. 基于时间序列分析的动态分布平滑方法[J]. 电子学报, 2008,36(S1):147-151. DOI：

HUANG Yong-wen, HE Zhong-shi, WANG Hai-yan. The Dynamic Distribution Smoothing Technique Based on Time Series Analysis[J]. Acta Electronica Sinica, 2008, 36(S1): 147-151. DOI：

摘要

统计语言模型在实际应用中显示出了不俗的效果

但由于语言的灵活性

模型的数据稀疏问题始终不能避免

现有的平滑方法只考虑了模型中元素出现的频数

没有考虑到语言的使用是随着时间变化的.本文分析了模型中词语随着时间的变化而出现的频数变化情况

利用时间序列模型分析中的预测方法获得下一个阶段的数据来估计模型的参数

提出了一种对在时间线上频数增加的词语增加概率值

对频数减少的则降低概率值的动态分布平滑方法.实验数据显示

本平滑方法具有一定的优越性.

Abstract

This thesis analyzes the changes of the word occurrence frequency in models with time

uses the prediction technique in the time series model analysis to obtain the next data and thus estimate the model parameter

and get a new smoothing method

which increases the probability if the word's frequency is increasing

reduces the probability if the word's occurrence frequency is decreasing on temporal dimension.The experimental data show that this new smoothing method is superior to the others.

关键词

Keywords

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