fluent mixture模型

Fluent Mixture Model（FMM）是一种基于混合模型的语言模型，它利用多个子模型对语言进行建模。每个子模型都是一个独立的n-gram模型，这些模型的结果会被加权混合以生成最终的预测。FMM可以通过最大似然估计等方法进行训练，以便自动确定每个子模型的权重。

FMM在语音识别和自然语言处理中得到了广泛的应用，因为它能够有效地处理不同领域和不同样式的语言数据，并提高模型的准确性。另外，FMM还可以通过添加或删除子模型来灵活地适应新的语言数据，从而提高模型的可扩展性。