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，释义 汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息，在需要把连续无空格的拼音、笔划，或代表字母或笔划的数字，转换成汉字...
当然,对于n-gram,我们可能需要知道语料库的规模越大,做出的n-gram对统计语言模型才更有用,或者n-gram的n大小对性能的影响也是很大的,比如n更大的时候对下一个词出现的约束性信息更多,有更大的辨别力,n更小的时候在训练语料库中出现的次数更多,有更高的可靠性 ,等等,这些有兴趣的童鞋就自己去查查吧,最后推荐...
一、简介 语言模型是用来计算一段文本的概率,经常被应用在机器翻译、信息检索和语音识别上,这里记录一下语音识别方面的语言模型。 语音模型,有统计语言模型和神经网络语言模型。一般语音识别都要求实时性,比如…
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 ...
N-gram模型是一种基于统计语言模型的算法,用于描述文本中词序列的概率分布。 以下是关于N-gram模型的详细解释: 一、定义与原理: N-gram模型基于一个核心假设:文本中第n个词的出现与前n-1个词紧密相关,而与其他任何词不相关。 这意味着,一个词的出现概率可以通过它前面的词序列来预测。
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模型是一种基于概率统计的语言模型，广泛应用于自然语言处理领域。它的核心思想是将文本序列分解为连续的n个元素（如字母、音节或单词）的序列，即“n-gram”，并计算这些序列出现的概率。n-gram模型可以用于文本生成、语音识别、机器翻译等多个应用场景。一、n-gram模型的基本定义 1. unigram（一元模型）：...
将统计得到的n-gram及其频率信息存储起来,以便后续使用。通常可以使用哈希表或字典等数据结构来实现高效的存储和查询。 3 算法应用 N-gram模型在自然语言处理领域有着广泛的应用,主要包括输入法、分词算法、语音识别、机器翻译等,在中医药领域...
N-gram语言模型可以说是当下应用最广的语言模型,当然了,随着深度学习的发展,现在也有用RNN/LSTM这样的神经网络语言模型,效果比N-gram有时候要更好一些,但RNN解码出每一个词都得现算语言模型分数,有较慢的劣势。 二、N-Gram模型详解 既然要做语言模型,基于统计概率来说,...
1.N-gram 模型 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...