摘要：针对二元模型，提出了一种基于互信息的回退（MI Back-off）平滑算法．从互信息的角度，分析词之间的搭配关系，根据模型中每个二元对的互信息对其概率进行不同程度的折扣，并利用低阶模型对零概率事件进行补偿，通过极小化困惑度的原则体现新算法的合理性．在不同类别测试集下，该平滑算法与传统Katz平滑算法相比，模型困惑度下降均超过20％。

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