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）：...
当然,一开始人们都是进行基于规则的语言模型的研究,但这样往往有很大的问题,后来有人发明了基于统计的语言模型,并发现了其巨大的效果,而今天我们要讲的N-gram语言模型,也正是一种于基于统计的语言模型 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...
当然,一开始人们都是进行基于规则的语言模型的研究,但这样往往有很大的问题,后来有人发明了基于统计的语言模型,并发现了其巨大的效果,而今天我们要讲的N-gram语言模型,也正是一种于基于统计的语言模型 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...
相比n-gram模型,RNN模型能够获得更为优越的性能。 RNN创建之初,神经对话模型(Neural Conversational Model)给我留下了深刻印象。该模型是Google于2015年基于电影字幕训练的一个特殊LSTM模型,当时这个模型已经算得上是LLM了(也可能是首个LLM):拥有3亿参数,并在约10亿词的数据上进行训练。由于电影字幕是对话形式,因此...
在NLP中,N-Gram模型是一种常见的基础模型,用于对文本进行建模和预测。N-Gram模型是一种基于统计的语言模型,也是一种生成式模型,用于预测一个句子中下一个单词的概率,常用来做句子相似度比较、模糊查询、句子合理性、句子矫正等。 2 算法原理 N-Gram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就是一个特征向量...
记得最早学习语言模型是在研究生的《统计自然语言处理》课上,由哈工大关毅老师主讲,从噪声信道模型切入,到 N-Gram 语言模型的构建、平滑、评价(KL 距离/相对熵、交叉熵、困惑度),接着以音字转换系统(即拼音输入法)为应用实践,最终还引出隐马尔科夫模型和最大熵模型。
语言模型（LM）不论是在自然语言处理（NLP），还是在语音识别（ASR），都占有非常重要的地位。传统的语言模型主要采用 n-gram 模型和 modelM，传统模型具有原理简单，推断速度快，容易调整等特点。由于深度学习的发展，基于循环神经网络 （RNN）和 Transformer 的各类预训练语言模型层出不穷。本章先介绍传统的语言模型...
N-gram语言模型与评价方法: 实用方法:通过查看该模型在实际应用(如拼写检查、机器翻译)中的表现来评价,优点是直观、实用,缺点是缺乏针对性、不够客观。 理论方法:困惑度(preplexity),其基本思想是给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好。 Perplexity另一种表达: ...
N-Gram是基于一个假设:第n个词出现与前n-1个词相关,而与其他任何词不相关。(这也是隐马尔可夫当中的假设。)整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。假设句子T是有词序列w1,w2,w3...wn组成,用公式表示N-Gram语言模型如下: ...