语言模型(Language Model, LM)任务毫无疑问是自然语言处理领域的核心问题,正所谓历史是最好的老师。本文回顾了语言模型发展史上的几个里程碑式工作: N-gram LM、FeedForward Neural Network LM、RNN LM和GPT系…
假设每个词w只和它前 n-1 个词相关,这就是n-gram。 如果n=1,那么n-1=0,w不和前边任何词有关系,这就是一元语言模型,也叫unigram, p(s)=p(w1)∗p(w2)∗...∗p(wn); 如果n=2,w和前边一个单词相关,是二元语言模型,叫bigram, p(s)=p(w1|w0)∗p(w2|w1)∗p(w3|w2)∗...∗p...
若N阶语言模型存在,直接使用打折后的概率(常使用Good-turing算法进行打折);若高阶语言模型不存在,将打折节省出的概率量,依照N-1阶的语言模型概率进行分配,依此类推。 (4)插值平滑(Jelinek-Mercer smoothing) 思想:用线性差值把不同阶的 N-gram 结合起来,这里结合了 trigram,bigram 和 unigram。用 lambda ...
而N-Gram模型也就是这样,当m=1,叫1-gram或者unigram ;m=2,叫2-gram或者bigram ;当 m=3叫3-gram或者trigram ;当m=N时,就表示的是N-gram啦。 说明了什么是N-Gram模型之后,下面说说N-Gram经典应用,同时更深入的理解下: 三、利用N-Gram模型评估语句是否合理 假设...
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-2}w{n-1})}...
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,...
n-gram,即n元组表示法,是一种基于统计的语言模型算法。其基本思想是将一个长文档的内容按照大小为n的窗口进行截取,形成长度为n的词序列。每一个词序列可被称为一个gram。不同的gram代表特征向量中不同的维度,所有的gram组成整个长文档的特征空间。换句话说,n-gram是通过将文本拆分成长度为n的词序列来建立概率...
本篇我们初步介绍一下N-gram语言模型。 首先,我们需要一些数学基础: 概率公式 还有贝叶斯公式和全概率公式: 贝叶斯公式 全概率公式 下面,我们就可以理解N-gram语言模型了。 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模型是一种语言模型（Language Model，LM），语言模型是一个基于概率的判别模型，它的输入是一句话（单词的顺序序列），输出是这句话的概率，即这些单词的联合概率（joint probability）。2.3 N-gram模型定义 当n=1时，一个一元模型为：当n=2时，一个二元模型为：当n=3时，一个三元模型为 ：3 N-...
n-gram模型是自然语言处理里面的一个传统模型。我们来看看他是怎么实现的吧!要了解n-gram模型,我们先来看看什么是语言模型! 一.语言模型 语言模型的定义是:语言模型是一种用来预测下一个单词什么的任务。比如我们有一句话: the students opened their ___. (其中可以填写books/laptops/exam/minds),那么语言模型...