N-Gram语言模型是一种用于 预测文本中下一个词语出现概率的统计模型。简单来说,它通过分析一系列连续的词语(称为“n-gram”)来理解和预测语言的模式。这种模型在自然语言处理(如拼写检查、语音识别、机器翻译…
语言模型是用来描述信源发出符号序列的概率分布的。 后续我们要通过信源熵这个测度来评价语言模型的性能。 你可能晕了,为什么非要用概率分布来说,第一:构成语言的每个句子就相当于概率分布中X可取的各种值,预测每个句子出现的概率就是确定概率分布中的p(x)。这样的过程不就是求随机变量的概率分布吗,只不过我们这里随...
是字符串匹配里面的一个模型
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n-gram模型通过限制只观察前面若干个词来简化问题,但这一方法在处理长句时表现欠佳,因为所需的训练数据量大。在此基础上,HMM和RNN作为更复杂的模型被提出,虽然效果更好,但也引入了更多的挑战。直到2017年,Transformer模型的出现,彻底改变了语言模型的构建方式。由于其高效的并行计算能力,使得大规模的语言模型(如GPT-...
n-gram语言模型中n指的是什么?A.每个词语的长度为nB.词语在文本中出现了n次C.相邻n个词语组成的子字符串D.将文本一共分成n个词
C.模型的可扩展性 D.模型的监控和诊断工具 多项选择题 大模型如何与其他技术融合以提升性能()? A.与深度学习框架融合 B.与强化学习结合 C.引入图神经网络 D.与传统机器学习算法结合 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 剩余次数:0 Hello,
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N-gram模型是一种语言概率模型,它的输入是一句话(单词的顺序序列),输出是一个联合概率(这句话出现的概率)。 N-gram具体指的是一个有序词组的集合,且不关心是否重复词汇(因为你可能会说我我我不想吃饭),常用的有Bi-gram(n=2)和Tri-gram(n=3),即每次构造是n个词组的集合。