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。在本实验中,我们将实现基本的 N-Gram 模型,主要掌握如何将语句转换为 N-Gram 的形式。我们将使用三种不同的方法提取 N-Gram:
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就是一个特征向量维度。 该模型基于这样一种假设,第N个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这...
图1-1 搜索引擎搜索联想词示例对词序列赋予概率的模型称为语言模型(Language Model),N-Gram是一种在自然语言处理(NLP)中常用的语言模型,常用于语音\手写识别、机器翻译等领域。N-Gram是N个词的序列,2-gram (或者 bigram)是两个词的序列如“中国/人民”,“打开/大门”,3-gram (或者 trigram)是三个词的序列...
当N=1的时候,为一元模型(Unigram model):P(S)=P(w1,w2,w3,..,wn)=P(W1)*P(W2)*…*P(Wn) 当N=2的时候,叫二元模型(Bigram model):P(S)=P(w1,w2,w3,..,wn)=P(W1|start)*P(W2|W1)*…*P(Wn|Wn-1) 当N=3的时候,叫 三元模型(trigram model):P(S)=P(w1,w2,w3,..,wn)=P(W2|sta...
N-gram 就是一种语言模型，是一种概率模型。 这个模型的输入是一个句子，输出是这个句子的概率，也就...
在自然语言里有一个模型叫做n-gram,表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时,使用n-gram或者寻找常用词组,可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。摘自Python网络数据采集[RyanMitchell著] 简单来说,就是找到核心主题词,那怎么算核心主题词呢,一般而言,重复率也就是提及次数最多的也就是...
N-gram模型。在一个n-gram模型中,关于xixi的预测只依赖于最后的n−1n−1个字符xi−(n−1):i−1xi−(n−1):i−1,而不是整个历史。 p(xi∣x1:i−1)=p(xi∣xi−(n−1):i−1).p(xi∣x1:i−1)=p(xi∣xi−(n−1):i−1). ...
N-gram 是一种基于统计语言模型的算法,用于预测文本中的单词,其中 N 一般指的是序列中的单词数量。其基本思想是将文本内容进行大小为 N 的滑动窗口操作来计算概率。 例如: 当N=1 时,模型被称为"unigram",即单词被当作独立的个体来考虑。 当N=2 时,模型被称为"bigram",此时考虑的是两个连续单词的序列。