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})?
N-Gram模型是不是让你觉得非常简单?简单就对了,**这是1913年提出的模型,在1950年被引入NLP。**而现在是2025年,AI已经过Word2Vec 、RNN、 HMM、Transformer、BERT、GPT……等模型,且上面这些只是AI中NLP领域的。
在上一篇文档https://zhuanlan.zhihu.com/p/675037787中介绍了N-Gram语言模型的原理和一个手动的实现示例;接下来我们在这篇文档中介绍python实现N-Gram importreimportunicodedataimportstringimportrandomimportnltkimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnltk.probabilityimportConditionalFreqDistdeffilter(text):# norm...
N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。 N-Gram 表示,定义一个长度为 N,步长为 1 的滑动窗口...
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 ...
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...
2-gram模型计算公式就是: 这些说起来是个模型,但其实就是一个很简单的统计概率问题,最重要的部分还是对数据的爬取以及对其进行解码的优化。虽然解码思路也很简单,但如果直接暴力解码的话是一个NLP问题,所以要寻找合适的方法解决,关于数据的爬取,如果有同学没有什么思路的话可以关注我之后的博文,会专门讲解一个简单...
NLP中的n-gram模型 技术标签:NLP 查看原文 NLG之语言模型 语言模型演化1.N-Gram概率语言模型需要做平滑处理,因为语料不能覆盖所有情况,否则概率都为0,无法生成句子(数据稀疏问题)2.基于NN(神经网络) 与N-Gram模型很像是矩阵因子分解... Modeling 基于词类建立语言模型,以缓解数据稀疏问题 可以方便融合部分语法信息...
NLP中的Good-Turing与Katz平滑方法 1. N-gram 模型 1.1 N-gram 模型介绍 1.2 链式法则 1.3 马尔科夫假设 2. N-gram 概率计算 2.1 极大似然估计 2.2 典型示例 3. 困惑度 4. 平滑方法 4.1 加一平滑 4.2 线性插值平滑 4.3 回退平滑 参考 __EOF__ 本文作者: MarisaMagic 本文链接: https://www.cnblog...
NLP入门(一)之N-gram语言模型。 文章来自公众号:【机器学习炼丹术】 N-gram语言模型 N-gram是一种语言模型(Language model,这个后面讲),是一种概率模型。这个模型输入的是一个句子,输出的是一个概率(看完就懂这个是什么概率了)。 I love deep learning中如果给出l love ( ) learning.那么空中填入deep的概率...