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NLP自然语言处理—N-gramlanguagemodel课件 CS388:NaturalLanguageProcessing:N-GramLanguageModels RaymondJ.Mooney UniversityofTexasatAustin 1 LanguageModels •Formalgrammars(e.g.regular,contextfree)giveahard“binary”modelofthelegalsentencesinalanguage.•ForNLP,aprobabilisticmodelofalanguagethatgivesaprobability...
Bi-gram:仅仅依赖前面一个词,例如:$p(i)p(love|i)p(deep|love)p(learning|deep)$,bi这个英文前缀,表示两个,所以,这里其实就是“I love”、“love deep”、“deep learning”这样两单词的组合的意思; Tri-gram:tri表示3个的意思,所以就是以来前面两个词,变成了$p(i)p(love|i)p(deep|i,love)p(lea...
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-...
本文将介绍的单词预测模型是N元语法模型(N-gram)。N元语法模型利用前面N-1个单词来预测下一个单词。在语音识别中使用语言模型(language model)或LM这个术语称呼单词序列的统计模型。本章节中根据不同的上下文分别使用语言模型或语法两个术语。 1 简单的N元语法 ...
NLP:n-gram 个训练好的模型,我们需要评估模型的好坏,N-gram常用的评估方式是: pp(w1,w2,...,Wn) =p(w1,w2,...,Wn)-1/n我们以上面的一元模型和二元模型来为例...N-gram概率之和为1,使所有的n-gram概率都不为0。它的本质,是重新分配整个概率空间,使已经出现过的n-gram的概率降低,补充给未曾出现过...
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...
标签预测的结果,两个模型都使用 CPU 并开了 20 个线程: 4. Conclusion一句话总结:fastText 是一个用于文本分类和Embedding计算的工具库,主要通过N-gram...。 2.1N-gramN-gram是一种基于统计语言模型的算法,常用于NLP领域。其思想在于将文本内容按照字节顺序进行大小为N的滑动窗口操作,从而形成了长度为N的字节片段...
三:马尔科夫假设,N-gram模型, 我们可以看到原始的计算P(S)可能存在很长的条件概率的计算,者带来了非常大计算量和存储量,在实际应用上是不可能采用的,于是就有了马尔可夫假设来逼近和近似于原计算公式。 这里需要提到有限视野假设,即每一个词语出现的概率只跟前面的n-1个词语有关,不再严格要求全部相关了。新的式...
导读:NLP技术经历了人工撰写规则、机器学习、深度学习的衍变过程,应用范围及准确度在不断提升。N-Gram是NLP领域的重要概念之一,依据统计知识获得词出现概率、句子出现概率,此方法易于理解且在很多应用上被证明有效。 1 概念 变量W代表一个有m个词的序列,即 ...