%0 Journal Article
%T 一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法*
%A 陆梨花
%A 张连海
%J 模式识别与人工智能
%P 437-442
%D 2015
%R 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505007
%X 为提高语音查询项检索系统的准确率，提出一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法.在系统判决阶段，根据每个查询项的后验得分分布设定不同阈值.后验得分分布用指数混合模型描述，通过无监督的最大期望(EM)算法估计模型参数，最后根据贝叶斯最小风险准则计算阈值.针对EM算法对初始值较为敏感的问题，初始化时采用K-means聚类算法代替随机初始化方法，首先将候选结果得分分为两类，然后计算每类的先验分布并用最大似然法估计模型参数的初始值.实验结果表明该阈值方法有更好的检索性能.
%K 得分分布
%K 查询项特定阈值
%K K-means聚类
%K 语音查询项检索
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10370.shtml