语言模型:计算一句话的概率,计算下一个词可能是什么 统计语言模型:统计的方法去解决语言模型 的问题(条件概率) A元语言模型:只取A个词(马尔科夫链) 平滑策略
而递归神经网络语言模型则不存在这个问题。事实上,递归神经网络语言模型可以处理任意长度的序列 ——该模型可以将过去的历史信息编码在隐藏层。正是由于这种记忆能力,递归神经网络语言模型得以在今天的自然语言处理任务中获得广泛运用;从手写识别、拼写纠错、语音识别,到机器看图说话、统计机器翻译、...
自然语言处理的一个基本问题就是为其上下文相关的特性建立数学模型,即统计语言模型(Statistical Language Model),它是自然语言处理的基础。 1 用数学的方法描述语言规律 假定S表示某个有意义的句子,由一连串特定顺序排列的词ω1,ω2,...,ωn组成,这里n是句子的长度。现在,我们想知道S在文本中出现的可能性,即S的...
一. 统计语言模型 定义 统计语言模型是一个计算单词序列上的概率分布的模型,换句话说,判断一句话是否是人话的概率。 给定一个单词序列 {w1,w2,w3,w4,...,wn} ,语言模型(单词序列的先验概率)为 P(w1,w2,w3,w4,...,wn) ,下一个单词出现的概率 P(w5|w1,w2,w3,w4) 。根据概率论中的链式法则,计算公...
一、统计语言模型 1. 用数学的方法描述语言规律 统计语言模型产生的初衷是为了解决语音识别问题。在语音识别中,计算机需要知道一个文字序列是否能构成一个大家理解并且有意义的句子,然后显示或打印给使用者。比如: 这句话就很通顺,意义也很明白。 如果改变一些词的顺序,或者替换掉一些词,将这句话变成: ...
参考答案:统计语言模型是描述自然语言内在的规律的数学模型。广泛应用于各种自然语言处理问题,如语音识别、机器翻译、分词、词性标注,等等。简单地说,语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型,即P(W1,W2,W3...WK)。利用语言模型,可以确定哪个词序列的可能性更大,或者给定若干个词,可以预测下一个最可能出现的词语...
1.直接这样计算会导致参数空间过大,一个语言模型的参数就是所有的这些条件概率,试想按上面方式计算P(w 5 |w 1 ,w 2 ,w 3 ,w 4 ),这里w i都有一个词典大小取值的可能,记作|V|,则该模型的参数个数是|V|^5,而且这还不包含P(w 4 | w1, w2, w3)的个数,可以看到这样去计算条件概率会使语言...
统计语言模型的基本原理 统计的基本原理 统计旨在对语言的概率分布进行建模 。它通过分析大量文本数据来获取语言规律 。基本假设是语言中的词序列存在一定统计规律 。常用的方法有n-gram模型来估算词的概率 。在n-gram里，n一般取2或3以平衡效果与计算量 。例如二元模型考虑相邻两个词的关系 。统计可用于文本任务中...
统计语言模型(Statistical Language Model)是用来描述词、语句乃至于整个文档这些不同的语法单元的概率分布的模型,能够用于衡量某句话或者词序列是否符合所处语言环境下人们日常的行文说话方式。它是自然语言处理(NLP)的基础,广泛应用于各种自然语言处理问题,如语音识别、机器翻译、分词、词性标注等。 统计语言模型的核心就...
N-gram模型被提出为一种统计语言模型，其核心思想是简化句子出现概率的计算。N-gram模型引入了一个关键假设：当前词的出现仅与前N-1个词相关，而与其他词无关。基于这个假设，整句的概率可以简化为各个词出现概率的乘积。这个假设也被称为马尔科夫假设。▍ N-gram模型的应用和实际计算 以N=2为例，假设当前词的...