本論文探討自然語言中詞與詞之間在各種不同條件下的共同出現關係，並推導出許多不同的語言模型來描述之，進而運用於中文大詞彙連續語音辨識。當我們想要探索語言中兩個詞彼此間的共同出現關係(Co-occurrence Relationships)，傳統的做法是由整個訓練語料中統計這兩個詞在一個固定長度的移動窗(Fixed-size Moving Window)內的共同出現頻數(Frequency)，據此以估測出兩個詞之間的聯合機率分布。有別於僅從整個訓練語料中的共同出現頻數來推測任兩個詞之間的關係，本論文嘗試分析兩個詞在不同條件下共同出現的情形，進而推導出多種描述詞與詞關係的語言模型以及其估測方式；像是在不同的主題、文件或文件群的情況下，它們是否皆經常共同出現。本論文的實驗語料收錄自台灣的中文廣播新聞，由一系列的大詞彙連續語音辨識實驗結果顯示，我們所提出的各式語言模型皆可以明顯地提昇基礎語音辨識系統的效能。
陳嘉明(2012)。仿人類記憶模式語言模型學習之大詞彙語音辨識與聲學文詞後處理之客製化對話系統。成功大學電機工程學系學位論文。2012。1-43。
賴敏軒(2011)。實證探究多種鑑別式語言模型於語音辨識之研究。臺灣師範大學資訊工程研究所學位論文。2011。1-68。
黃邦烜(2012)。遞迴式類神經網路語言模型使用額外資訊於語音辨識之研究。臺灣師範大學資訊工程研究所學位論文。2012。1-78。