total_count=sum(tokens_count.values()) #计算当前前缀的N-gram计数 for token,count in tokens_count.items():#遍历每一个前缀的N-gram ngram_probs[prefix][token] = count/total_count #计算每个N-gram出现的概率 return ngram_probs bigram_pr
计算关键词出现词频的步骤: 文本预处理:对原始文本进行分词、去除停用词等预处理操作,以便得到适合进行N-Gram统计的词序列。 生成N-Gram:根据设定的n值,将预处理后的词序列拆分成若干个N-Gram。 统计频率:统计每个N-Gram在文本中出现的次数,即得到关键词出现词频。 示例代码: 下面是一个简单的Python代码示例,展...
◉ N-gram模型 N-gram，一种基于统计语言模型的算法，通过将文本内容以字节为单位进行滑动窗口操作，形成长度为N的字节片段序列。这些片段被称为gram，系统会统计所有gram的出现频度，并根据设定的阈值筛选出关键gram，构建出文本的向量特征空间。在这个空间中，每种gram都对应一个特征向量维度。该模型基于一个核心假...
其中,ngram-count是srilm的命令,词频统计的对象是minitrain2.txt和minitrain.txt,order3表示3-gram语言模型,生成train2.count文件和train.count。 (与搭建的系统统计结果看似不一样,实际上只是排序不一样,上面的系统按照字典里面的词顺序进行排序,使用SRILM进行统计按照文本里面的词顺序进行排序。) ...
N-Gram是基于一个假设:第n个词出现与前n-1个词相关,而与其他任何词不相关。(这也是隐马尔可夫当中的假设。)整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。假设句子T是有词序列w1,w2,w3...wn组成,用公式表示N-Gram语言模型如下: ...
通过谷歌图书的词频统计器NgramViewer,我们可以发现“追随你的热爱”(followyourpassion)这个词组在2008年出现的频率比1980年高出了将近450倍,那时候几乎没人这么说。 埃伦·拉佩尔·谢尔 《工作》 此条目已永久存储在区块链上 存证哈希: e0cb19cbb64962b2f2dd0f12575e1860b63615432551221b4e540c109945d3a9 数字摘...
使用N-Gram模型需要通过最大似然估计(MLE)结合语料库计算出每个词出现的概率。当语料库中总词频为N,则有 其中 代表字符串在语料库中出现的次数。由上式可得出每个词在语料库中出现的概率: 3 示例 以bi-gram为例,假定某语料中总词频为15000,句子“我爱北京天安门”中各词累计出现次数为: ...
假设我们有一篇关于“人工智能在医疗领域的应用”的文章,使用Ngram模型进行摘要生成可能包括以下几个步骤: 关键词提取:通过统计词频和共现关系,提取出如“人工智能”、“医疗领域”、“诊断”、“治疗”等关键词。 句子重要性评估:分析各句子中关键词的覆盖率和分布情况,评估句子的重要性。 摘要生成:选择包含最多关...
一般来说,常用的ngram模型最多到trigram,一旦n超过3,则计算复杂度陡增,并且效果也增加很微弱。 其中,当n大于1时,出现条件概率公式,而每一个条件概率公式具体的计算方式为:(以 bigram为例) 到此,我们已经完成了一个经典的统计语言模型了,不涉及到什么需要训练的参数,纯粹去进行统计,构建一个大型 library出来,我们...
人工智能自然语言处理:N-gram和TF-IDF模型详解 1.N-gram 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...