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...
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...
N-Gram语言模型是一种用于 预测文本中下一个词语出现概率的统计模型。简单来说,它通过分析一系列连续的词语(称为“n-gram”)来理解和预测语言的模式。这种模型在自然语言处理(如拼写检查、语音识别、机器翻译…
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）。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模型是自然语言处理里面的一个传统模型。我们来看看他是怎么实现的吧!要了解n-gram模型,我们先来看看什么是语言模型! 一.语言模型 语言模型的定义是:语言模型是一种用来预测下一个单词什么的任务。比如我们有一句话: the students opened their ___. (其中可以填写books/laptops/exam/minds),那么语言模型...
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,列表中的每一种gram就是一个特征向...