1.N-Gram 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...
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...
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...
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...
N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型,对中文而言,我们称之为汉语语言模型(CLM, Chinese Language Model)。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息,可以实现到汉字的自动转换, 基本信息 中文名称 汉语语言模型 外文名称 N-Gram 定义 计算出具有最大概率的句子 ...
N-gram的用途很广,比如搜索引擎或者输入法提示,词性标注,垃圾短信分类,分词,机器翻译,语音识别能等等等。 概率计算 假设我们有一个由n nn个词组成的句子$S=(w_{1},w_{2},...,w_{n})$,如何衡量它的概率呢?让我们假设,每一个单词$w_{i}$都要依赖于从第一个单词$w_{1}$到到它之前一个单词$w_...
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...
2 N-gram语言模型 近似 为了解决自由参数数目过多的问题,引入了马尔科夫假设:随意一个词出现的概率只与它前面出现的有限的n-1个词有关。基于上述假设的统计语言模型被称为N-gram语言模型。 即用前N-1个词作为历史,估计当前(第N个)词。 公式:给定一个词序列S=(w1,w2,w3...wn),它的概率表示为: ...
n-gram模型是一种基于统计语言模型的文本表示方法,它通过将文本分割成连续的n个项目的序列(称为n-gram),来捕捉文本中的局部依赖关系。这里的“项目”可以是字母、音节、单词等,具体取决于应用场景。 单词级n-gram(Word n-gram):常用于处理英文文本,如“hello world”的2-gram可以是“hello world”和“world”...