N-gram是一种用于自然语言处理的统计模型,通过将文本分割为连续的N个单元(如词或字符)序列,分析其分布规律以捕捉文本中的局部特征。其核心思想是利用相邻元素的共现概率来预测或描述语言模式,广泛应用于语言建模、文本生成等任务。根据N的取值不同,可分为Unigram(1-gram)、Bigram(2...
N-gram(或写作ngram),是一种基于统计的自然语言处理模型。以下是对N-gram的详细解释: 一、定义 N-gram的基本思想是将文本内容按照指定的单位(如单词、字符等)进行大小为N的滑动窗口操作,形成长度为N的连续序列。这些序列称为N-gram,每一个序列(即gram)都可以看作是文本的一个特征。 二、原理 文本拆分:将文...
N-Gram模型是一种用于自然语言处理的统计语言模型。它用于分析和预测文本中的语言结构,特别是用于文本生成和文本分类任务。 N-Gram模型基于一个简单的假设:文本中的下一个词(或字符)出现的概率仅仅依赖于前面的N个词(或字符),而与其他部分无关。这里的N通常被称为“N-Gram”的N,它表示前面的上下文大小。例如,...
N-gram是指文本中连续出现的N个字符或单词。例如，一个二元语法（bigram）是两个连续出现的字符或单词...
N-Gram语言模型是一种用于 预测文本中下一个词语出现概率的统计模型。简单来说,它通过分析一系列连续的词语(称为“n-gram”)来理解和预测语言的模式。这种模型在自然语言处理(如拼写检查、语音识别、机器翻译…
N-gram模型的一个关键特点是其简单性和高效性。 然而,它也有局限性,例如对于未在训练语料中出现的n-gram组合(即OOV词或未登录词),模型可能无法准确预测。 综上所述,N-gram模型是一种强大的统计语言模型,它通过计算词序列的概率来模拟自然语言文本的生成过程。
n-gram是指文本中连续出现的n个词语（word），是基于（n-1）阶马尔科夫链的一种概率语言模型。
N-gram语言模型是一种统计语言模型，它通过分析大量文本数据来预测给定词语后可能出现的下一个词语。N-gram模型中的“N”表示模型考虑的词语序列长度。例如，2-gram（或二元组）模型考虑的是当前词语与前一个词语的组合，而3-gram（或三元组）模型则考虑当前词语与前两个词语的组合。在语言处理和文本...
N-gram模型在自然语言处理领域中扮演着重要角色，它是一种基于统计语言建模的方法，旨在预测文本序列中的下一个单词或字符。基于马尔可夫假设，N-gram模型认为当前单词或字符的出现仅与前n个单词或字符有关，而与更早的单词或字符无关。通过利用已知的n个单词或字符的出现概率，模型可以预测下一个单词或...