N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段序列。 每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计,并且按照事先设定好的阈值进行过滤,形成关键gram列表,也就是这个文本的向量特征空间,列表中的每一种gram就是一个特征向...
而N-gram的意思,就是每个词出现的概率只取决于前面n - 1个单词的,其中单词的概念可以是词组也可以是字,比如下图中的孙悟空这种单独拆开词无意义的可以看作一个单词。举个例子比如说是2-gram, 我们看到孙悟空这个词需要去预测下一个单词是三,我们看到三需要预测下一个单词是打。所以这种模型的输出完全取决于语料...
N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计,并且按照事先设定好的阈值进行过滤,形成关键gram列表,也就是这个文本的向量特征空间,列表中的每一种gram就是一个特征向量...
n-gram模型是自然语言处理领域的基础工具之一，尽管存在局限性，但它在许多应用中仍然发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型（如Transformer模型）已经逐渐取代了传统的n-gram模型，成为自然语言处理领域的主流技术。
在自然语言处理领域,N元语法(N-gram)是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成长度为N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计,并根据事先设定好的阈值进行过滤,形成关键gram列表,也就是该文本的向量特征空间。列表中的每一种gr...
N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作,形成了长度是 N 的字节片段序列。
N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计,并且按照事先设定好的阈值进行过滤,形成关键gram列表,也就是这个文本的向量特征空间,列表中的每一种gram就是一个特征向量...
N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计,并且按照事先设定好的阈值进行过滤,形成关键gram列表,也就是这个文本的向量特征空间,列表中的每一种gram就是一个特征向量...
N-gram的 N NN 可以取很高,然而现实中一般 bi-gram 和 tri-gram 就够用了. 用极大似然估计来计算每一项的条件概率,即频数: $$p(w_{n}|w_{n-1})=\frac{C(w_{n-1}w_{n})}{C(w_{n-1})}$$ $$p(w_{n}|w_{n-1}w_{n-2})=\frac{C(w_{n-2}w_{n-1}w_{n})}{C(w_{n...
一个n-gram 是 n 个词的序列: 一个2-gram(bigram 或二元)是两个词的序列,例如 “I love”; 一个3-gram(trigram 或三元)是三个词的序列,例如 “I love you”。 需要注意的是,通常 n-gram 即表示词序列,也表示预测这个词序列概率的模型。假设给定一个词序列(w1,w2,···,wm),根据概率的链式法则,...