但只用FFNN去升级n-gram模型还是太low了,并没有克服一个本质缺点:他的窗口数是固定的,每次预测新词$$w_i$$都只依赖前n个词。 接下来我们看看RNN模型怎么做的~ 基于循环神经网络的语言模型 参数集$$\theta=(E,W_h,W_e,b_1,U,b_2)$$ 做语言生成(LM)时,一般采用自回归的形式,上一步的输出作为下一...
2.根据设定的n来创建n-gram模型,这里n=3 def create_ngram_model(text, n): words = text.split() # 将文本分割成单词 ngrams = [] # 用于存储n-grams的列表 for i in range(len(words) - n + 1): ngram = ' '.join(words[i:i + n]) # 创建一个n-gramngrams.append(ngram) return ...
我们已经知道了,句子是由词语排列组合而成的,每一个组合都是可以通过计算一个概率值来判断合理性的程度,通过马尔科夫假设可以简化计算。 如何计算各个条件概率值呢,首先我们需要给个非常大预料库,对每一种词语的条件概率进行统计。 通过统计各个条件概率的值,即可学习到该N-gram的语言模型。 事实上,自然语言处理方向...
n-gram模型基于的假设是 n-gram模型基于的假设是马尔科夫假设。 n-gram是一种统计语言模型,它基于马尔科夫假设,即未来的事件只取决于有限的历史。这种假设很容易理解,比如说我今天下午肚子饿了,那取决于我午饭吃的什么,或者早饭吃的什么;实在不行就基于昨天晚饭我吃的什么;但对于人类的消化系统来说,它无论如何也...
N元语言模型(N-gram语言模型) 设z zz为字串,w ww为划分的词串,s ss是一种划分。该分词方法是以p ( s ) p(s)p(s)最大的分词结果作为结果。 由于每个词的概率都十分小,对于较长的字串,得到的每个结果的概率可能十分接近于0,计算机精度不够,会影响概率的比较,可通过比较概率的负对数来比较大小。
N-gram语言模型自然语言处理消歧由于知识网络与互联网应用的高速发展,RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)被广泛应用到关联数据的存储以及知识图谱的创建当中.基于自然语言处理的RDF问答系统是普通用户查询RDF数据的高效方法.在处理自然语言的过程中一般分为用户意图理解和查询验证两个阶段.而现存的研究方法是...
基于MR实现ngram语言模型 在大数据的今天,世界上任何一台单机都无法处理大数据,无论cpu的计算能力或者内存的容量。必须采用分布式来实现多台单机的资源整合,来进行任务的处理,包括离线的批处理和在线的实时处理。 鉴于上次开会讲了语言模型的发展,从规则到后来的NNLM。本章的目的就是锻炼动手能力,在知道原理的基础上,...
摘要:为提高汉字文本的识别率,本文将基于统计的N-gram元语言模型和单字识别器概率模型结合起来,以充分利用单字识别器提供的信息。该方法把具有确定性边界的一个汉字序列(多数情况为一个句子)作为一个处理单元,利用统计获得的字字同现概率和距离值信息,采用Viterbi算法,对汉字识别文本进行自动后处理。经过实验证明,后...
N-gram模型,称为N元模型可用于中文的分词, 该模型假设第n个词的出现只与前面n-1个词相关,与其他词都不相关,整个语句的概率就是各个词出现的条件概率的乘积. 而这些概率可以利用语料统计同时出现相关词的概率次数计算得到. 常用的模型是Bi-gram和Tri-gram模型。 Bi-gram: 当N=2N=2N=2时, 为二元模型 P(w1...
1.一种基于n-gram语言模型实现调控命令智能语义理解方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤1、整合电力专业术语及调度习惯用语,制作电力调度语料库; 步骤2、根据电网调度语言的特点,将电力调度语料库中的文本内容按照字节进行一定大小的滑动窗口操作,确定字节片段序列的长度; 步骤3、根据步骤2确定的滑动窗口大小,构建3-gra...