n-gram模型是一种基于统计语言模型的文本表示方法,它通过将文本分割成连续的n个项目的序列(称为n-gram),来捕捉文本中的局部依赖关系。这里的“项目”可以是字母、音节、单词等,具体取决于应用场景。 单词级n-gram(Word n-gram):常用于处理英文文本,如“hello world”的2-gram可以是“hello world”和“world”。
由于要计算wi出现的概率,就要去统计前i-1词出现的情况,假设词库中有n个词,就有n^(i-1)种可能,这样每增加一个单词,模型的计算成本都指数倍的增长。于是,我们做一个简单的马尔科夫假设(Markov Assumption)来简化问题:假设第i个词出现的概率只与前面的N-1个词有关,这就是N-gram语言模型的由来。比如计算的概率...
n_gram模型是一种文本处理技术,用于将文本转化为向量表示。HashingVectorizer是一种常用的n_gram模型实现方式之一。它通过哈希函数将文本特征映射到固定长度的向量空间中。 n_g...
是这样子滴,通常在使用 N-gram 模型时,模型的输入是每个词的独热编码向量,而每个向量的长度正是“词典”的大小。这么一来,在 N-gram 模型得到良好的训练后,可以使用模型输入层的每个神经元(代表每个词)所对应的权重参数,作为这个词的词向量。经过 N-gram 模型嵌入得到的词向量不同于 Word2Vec 和 GloVe,在自...
Milen:RoBERTa:超越BERT的经典模型 Milen:ERINE: 百度预训练模型(第1版) Milen:ERNIE 3.0: 基于大规模“知识”提升模型语言理解和生成能力(第3版) Milen:SKEP: 专注于情感分析的预训练模型 Milen:ERNIE-Gram:使用N-Gram MLM提升模型语言理解能力 Milen:SpanBERT: 通过随机掩码 Span(连续words)提高语言模型理解能力...
其中，count(w, context)表示在语料库中w在当前位置之前n-1个词为context的词序列出现的次数，count(context)表示在语料库中context的词序列出现的次数。需要注意的是，由于语料库的大小是有限的，可能会出现某些词序列在语料库中没有出现的情况。在这种情况下，我们可以使用平滑技术来避免概率为0的情况...
io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调...
使用SRILM生成arpa格式的语言模型 ngram-count -sort -text lm/test_lm.seg 3 -unk -map-unk "UNK" -interpolate -lm corpus.lm 将语言模型转化为G.fst arpa2fst --disambig-symbol=#0 --read-symbol-table=gmm/data/lang/words.txt corpus.lm G.fst ...
2. ngram模型训练 执行命令训练1gram语言模型 ngram-count-read speechocean-train-1gram.count-order1-lm speechocean-train-1gram.arpa-interpolate-kndiscount 其中speechocean-train-1gram.arpa为生成的语言模型,-interpolate和-kndiscount为插值与折回参数 ...