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。 在N-gram模型中,文本...
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,比如语音输入法(用户会边说完后迅速核对识别内容然后发送消息)这时候,就需要尽可能的降低计算量,快速得到结果,所以传统的语音...
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...
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):...
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)。 N-gram 本身也指一个由N个单词组成的集合,各单词具有先后顺序,且不要求单词之间互不相同。常用的有 Bi-gram (N=2) 和 Tr...
N-Gram模型是1948年诞生的 N-Gram模型是一种用于自然语言处理的统计语言模型。它用于分析和预测文本中的语言结构,特别是用于文本生成和文本分类任务。 N-Gram模型基于一个简单的假设:文本中的下一个词(或字符)出现的概率仅仅依赖于前面的N个词(或字符),而与其他部分无关。这里的N通常被称为“N-Gram”的N,它...
n元语法(英语:n-gram)指文本中连续出现的n个语词。n元语法模型是基于(n-1)阶马尔可夫链的一种概率语言模型,通过n个语词出现的概率来推断语句的结构。这一模型被广泛应用于概率论、通信理论、计算语言学(如基于统计的自然语言处理)、计算生物学(如序列分析)、数据压缩等领域。当n分别为1、2、3时,又...