1.1.3 传统语言模型的应用

传统语言模型输出的概率通常作为一个标识单词序列“合法性”的先验打分，在语音识别、拼写检查、机器翻译、光学字符识别、手写识别中都会发挥关键作用。如果用X表示应用中的输入，Y表示应用中的输出，这些问题可以建模为如下数学问题：

其中，P（X|Y）是与具体应用相关的模型，P（Y）为针对Y的语言模型。

例如，在语音识别中，X表示输入的音频信号，Y表示识别出来的文本。P（X|Y）一般被称为声学模型（Acoustic Model），主要用于衡量识别出来的文本的发音和音频的相似程度。P（Y）则为语言模型，用于衡量识别出来的文本是否符合语言的使用惯例，声学模型和语言模型一起发挥作用，产生质量较好的识别结果。在机器翻译中，X表示源语言书写的文本，Y表示目标语言书写的文本。P（X|Y）一般被称为翻译模型（Translation Model），主要用来衡量两种语言书写的文本是否具有相似的含义。语言模型P（Y）的作用与在语音识别中的作用相同，衡量目标语言的文本是否符合该语言的使用惯例。