一. 语言模型背景 语言模型是NLP领域的重要研究方向,其典型代表有:GPT系列模型、N-gram模型等。 可以简单地认为:给定一个输入序列,语言模型能计算出这个输入序列为一句话的概率。 从文本生成角度来看,我们也可以给出如下的语言模型定义:给定一个短语(一个词组或一句话),语言模型可以生成(预测)接下来的一个词。
假设每个词w只和它前 n-1 个词相关,这就是n-gram。 如果n=1,那么n-1=0,w不和前边任何词有关系,这就是一元语言模型,也叫unigram, p(s)=p(w1)∗p(w2)∗...∗p(wn); 如果n=2,w和前边一个单词相关,是二元语言模型,叫bigram, p(s)=p(w1|w0)∗p(w2|w1)∗p(w3|w2)∗...∗p...
若N阶语言模型存在,直接使用打折后的概率(常使用Good-turing算法进行打折);若高阶语言模型不存在,将打折节省出的概率量,依照N-1阶的语言模型概率进行分配,依此类推。 (4)插值平滑(Jelinek-Mercer smoothing) 思想:用线性差值把不同阶的 N-gram 结合起来,这里结合了 trigram,bigram 和 unigram。用 lambda ...
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,形成关键 gram 列表,也就是这个文本的向量特征空间,列表中的每一种 gra...
1.N-Gram 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,形成关键gram列表,也就是这个文本的向量特征空间,列表中的每一种gram就是...
N-gram模型是一种语言模型（Language Model，LM），语言模型是一个基于概率的判别模型，它的输入是一句话（单词的顺序序列），输出是这句话的概率，即这些单词的联合概率（joint probability）。2.3 N-gram模型定义 当n=1时，一个一元模型为：当n=2时，一个二元模型为：当n=3时，一个三元模型为 ：3 N-...
自然语言模型 1、定义:自然语言模型是一个计算单词序列(句子)的概率模型。 其实就是判断一个句子的合理性。 例如: 我今天要去【上班】 我今天要去【游泳】 我今天要去【爬山】 通过语言模型计算出去【上班】 的概率最大,得出我今天要去爬【上班】 N-Gram 常用的有BiGram和TriGram,相当于一个滑动窗口,用于...
n-gram模型是一种基于概率统计的语言模型，广泛应用于自然语言处理领域。它的核心思想是将文本序列分解为连续的n个元素（如字母、音节或单词）的序列，即“n-gram”，并计算这些序列出现的概率。n-gram模型可以用于文本生成、语音识别、机器翻译等多个应用场景。一、n-gram模型的基本定义 1. unigram（一元模型）：...
下面,我们就可以理解N-gram语言模型了。 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,形成关键gram列表,也就是这个文本的向量特征...
代码语言:javascript 复制 商品 和 服务 商品 和服 物美价廉 服务 和 货币 代码语言:javascript 复制 我打 篮球 我打 游泳 ▲n-gram语言模型汇总 随着n的取值越大,n-gram模型在理论上越精确,但是也越复杂,需要的计算量和训练语料数据量也就越大,并且精度提升的不够明显,所以在实际的任务中很少使用n ≥ 4的语...