n-gram语言模型用一句话说就是条件概率应用于词语序列。 “的,地,得”的使用是小学语文课内容,我印象中小学时根本没讲特别复杂,就告诉动词后边用土也地,其他两个字的用法印象中没讲。完全没说什么“得”字后边充当充当补充说明,“的”字后边接名词。这些状语性质补充说明,以及名词形容词似乎是到中学时才讲的,...
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:
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…
N-gram 用于各种不同的任务。例如,在开发语言模型时,n-gram 不仅用于开发一元模型,还用于开发二元模型和三元模型。谷歌和微软开发了网络规模的 n-gram 模型,可用于各种任务,例如拼写纠正、断词和文本摘要。以下是 Microsoft 公开提供的网络规模 n-gram 模型:http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/focu...
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模型是对词袋模型的扩展,N为一个数字,以N=2为例,2-gram模型将文档看作文档中所有相邻两个词这些词对的集合, 也忽略这些词对在文档中出现的顺序。词袋模型是当N=1时的特例。 n元语法(n-grams) 序列长度增加,计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。n元语法通过马尔可夫假设(马尔科夫链...
(一)ngram 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-gra...
1. N-gram 模型 1.1 N-gram 模型介绍 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"...
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 gra...
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,...