n-gram模型的Python实现可以通过多种方式进行，这里我将提供一个简单的例子，使用Python的`collections`模块中的`Counter`类来构建一个bigram（二元模型）语言模型，并计算一些概率。这个例子假设我们已经有了一个预处理好的文本序列，并且我们的目标是计算bigram的概率。```python from collections import Counter import ...
Python实现n-gram文本相似度检测 接下来,我们将使用Python中的nltk库(虽然nltk不直接提供n-gram功能,但我们可以手动实现)来演示如何使用n-gram模型计算文本相似度。 第一步:安装必要的库 虽然不需要nltk直接生成n-gram,但我们可以使用它来分词(针对英文)或处理文本。这里主要使用Python标准库。 pip install nltk # ...
下面开始训练,在编写训练的代码之前,对于不熟悉 Python lambda 表达式的同学,我详细解释一下这一句代码: context_idxs = list(map(lambda w: word_to_ix[w], context)) 首先lambda 表达式通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,相当于一个匿名函数。 所以lambda w: word_to_ix[w]...
统计数据库中相邻汉字的频数 首先,对于第一个任务,要统计数据库中的相邻汉字的频数,这其实还是很好实现的,前提是你选择了合适的数据库。在这次的程序中我选择了MongoDB存储我爬虫爬取到的文本数据,遍历这些数据很容易,就和Python中字典的使用方法差不多,而对于取到文本之后的工作,就不用我说了吧,就是对字符串的...
获取长度为n的词段参考代码(环境python2.7),以下列出两种方式: 方式1: 1#coding:utf-82importjson34tokens = ['小','狗','爱','啃','骨','头']56defget_ngrams(tokens, n):7length =len(tokens)8foriinrange(length - n + 1):9yieldtokens[i:i+n]1011ngrams_generator = get_ngrams(tokens...
序列中bytes数在python中可以这样计算 len(text.encode('utf-8')) BPC/BPB也有很有意思的物理含义: 使用编码器编码目标数据集中所有可能出现的character/byte所需要的平均位数。 所以很显然也是越低,代表模型的编码效率越高,模型越好。 这篇文章给出了很好的解释 [10] 本文涉及概念较多,也许难免还会有些小问题,...
N-Gram划分Python实现 将一句话按照bi-gram的方式进行划分,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcreate_ngram(input_list,n):#input_list为待划分的文本 #n为长度 ngram_list=[]iflen(input_list)<=n:ngram_list.append(input_list)else:fortmpinzip(*[input_list[i:]fori...
幻兒 1枚 BML Codelab 2.3.2 Python3 初级自然语言处理 2022-10-30 08:28:27 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 n-gram-f 2022-11-05 07:53:22 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 文本预处理方法,将文...
NLP - ngram - N元语言模型 python 实现 一、说明 N-Gram N元语言模型: 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...
代码: 第一步:构造Dataframe格式,并数组化数据 第二步:构造函数进行分词和去除停用词,并使用空格进行串接,为了分词做准备 第三步:np.vectorize 向量化函数,并调用函数进行分词和去除停用词 第四步:使用CountVectorizer(ngram_range(2, 2)) 进行文本的词向量拼接 ...