因为完全基于Corpus,而Corpus里非常见词汇的出现频率是非常有限甚至没有出现的,于是在计算条件概率时,会出现大量的分母为0的情况。稀疏问题指的是由于语料库中非常见词汇的出现频率较低,甚至没有出现,导致计算条件概率时分母为0或者极小的情况,从而影响模型的性能。 n-gram模型会非常的死板。根据语料库,n-gram模型会...
这里需要提到有限视野假设,即每一个词语出现的概率只跟前面的n-1个词语有关,不再严格要求全部相关了。新的式子如下: 以此类推 (忽略细节啊): 我们发现相关变量n越少,计算和存储的量越小,但是呢越无法接近于真实场景,有时候一句个词语跟前后很多词语相关。但是反过来说,n越大,越能反应真是情况,但是带来了巨大存...
这种计算方法对算力要求太高,对训练数据要求十分大,不太可能实现,因此考虑建立模型。 马尔可夫假设 俄国数学家马尔可夫提出假设:任意一个词w i w_iwi出现的概率只同它前面的一个词w i − 1 w_{i-1}wi−1有关,这种假设称为马尔可夫假设。 即p ( s ) = p ( w 1 ) p ( w 2 ∣ w 1 )...
技术创新基于N-gram语言模型的汉字识别后处理研究Post-processing Study of Chinese Character Recognition Based on N-gram Language Model 董广宇1吕学强 1.2王涛 1.2施水才 1.2 DONG Guang-yu LV Xue-qiang WANG Tao SHI Shui-cai 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...
摘要 针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训练,得到一个特征训练模型,然后利用训练好的特征模型及少量的附加规则,对测试文...
基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别[J]. 冯鲸华,古丽拉·阿东别克,玛依来·哈帕尔.计算机工程与应用. 2010(31)冯鲸华,古丽拉·阿东别克,玛依来·哈帕尔.基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别[J]. 计算机工程与应用.2010(31)冯鲸华,古丽拉·阿东别克,玛依来·哈帕尔. 基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名...
2主流技术 目前机构名识别的方法主要分为两类[6] 1 基于规则——其基本思想是将识别机构名的语言学相关研究概述语料库方法和统计语言模型方法是当前中文信息处理的基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别冯鲸华 古丽拉 · 阿东别克 玛依来 · 哈帕尔FENG Jing-hua Gulila · Altenbek Mayra · Hapar新疆大学 ...
针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训练,得到一个特征训练模型,然后利用训练好的特征模型及少量的附加规则,对测试文本中的...
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,...
训练:使用计数文件训练语言模型 ngram-count -read train.txt.count -order 3 -lm train.3gram -interpolate -kndiscount -read:指向计数文件,即第一步生成的计数文件(train.txt.count) -order:需要与第一步参数保持一致,意思也相同。 -lm:输出训练好的语言模型(train.3gram) -interpolate:为插值平滑 -kndisc...