三:一个基础NLP模型实现:N-Gram模型 -Gram 模型是一种基于统计的语言模型,其核心思想是:一个词(或字)出现的概率,只依赖于它前面的 n−1n-1n−1 个词(或字),用来解决已知的上下文生成合理的文本问题。 工作原理: 将文本序列拆分为连续的 N 个词(或字)的组合,称为“N-Gram”。 通过统计语料中各个 N-Gram 出现的频率,估计下一
有了Markov Assumption之后,大大得简化了计算, 节省了计算空间 以Bigram Model为例怎么去估计概率P(w_n|w_{n-1})?
因为当文本中有不同的词|V|个,则所有可能的N-Gram数就有|V|的n次方个。当n取的越小,在训练语料库中出现的次数越多,越具有可靠的统计信息。当n取1,2,3时,N-Gram分别称为uni-gram,bi-gran和tri-gram。常用的是bi-gran和tri-gram,n>=4时很少用。 2 原理 使用N-Gram模型需要通过最大似然估计(MLE)...
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 Tri-...
在自然语言处理(NLP)领域中,n-gram是一种非常常见的文本处理技术,通常用于语言模型、文本分类等任务。N-gram是指将一个字符串按连续的n个元素进行切分,从而满足对上下文的理解。不过,如果你是一位刚入行的小白,不必担心,接下来我将详细介绍实现N-gram的整个流程,并提供相应的代码示例。
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。
当N=3 时,即三元模型(trigram model): P(w1,w2,…,wm)=∏i=1mP(wi|wi−2,wi−1) 以此类推,可以扩展到四元模型,五元模型。 2. N-gram 概率计算 2.1 极大似然估计 极大似然估计(,,Maximum Likelihood Estimation,MLE)是统计学中用于从样本数据估计模型参数的一种方法。也称为最大似然估计。 对于...
NLP基础之语言模型及其评估方法 1. Noisy Channel Model 2. 语言模型 即判断一句话是不是人话。是计算上文noisy channel model 模型中的P(text)。方法是用markov假设。即一个词出现概率只与它前边的一个词有关,与再往前的词无关(bigram) 2.1 Markov Assumption(马尔科夫假设) 与 Unigram(词相互独立)、Bigr...
实现上述功能的模型称为语言模型(LM,language model)。 二、从统计语言模型到ngram语言模型 上面说到,建模这两个任务的概率,词wn出现的概率取决于它前面所有的词,即使用链式法则,即当前第n个词用哪一个,完全取决于前n-1个词。 在计算的过程中,这个操作十分巨大,其可能性太多,参数量(每一个需要计算的条件概率...
n-gram语言模型——文本生成源码 n-gram模型的基本原理 文本生成的步骤 1. 准备和分词 2. 构建n-gram模型 3. 平滑技术的应用 4. 生成文本 源码 在自然语言处理的领域中,n-gram语言模型是一种基础而强大的工具。它通过考虑词汇的序列来预测文本内容,从而有效地用于文本生成任务。这篇博客中将探讨如何利用...