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在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法能解决这一问题

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在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法能解决这一问题

平滑方法是一种常见的解决低频词问题的方法，通过对出现次数较少的词语出现的概率进行平滑，从而提高低频词的权重，还有增加训练数据，使用预训练模型等方法
A是对一条文本进行一个切分

CD是对句子进行一个建模。C是只针对一个词进行概率，D不仅根据多个词，还要考虑他们的位置和关系

40:03

以上就是关于问题在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法能解决这一问题的答案

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