TF-IDF(term frequency-inverse document frequency,词频 - 逆向文件频率)是一种用于信息检索 (information retrieval)) 与文本挖掘 (text mining) 的常用加权技术。它是一种统计方法,用以评估一个字或词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但...
上面搭建的系统进行了词频统计和n-gram模型训练与测试,针对相同数据使用SRILM语言模型工具包进行对比。 步骤一:词频统计 词频统计的对象是minitrain2.txt,语料已经分好词,共10个句子。 词频统计的对象是minitrain.txt,语料已经分好词,共100个句子。 其中,ngram-count是srilm的命令,词频统计的对象是minitr...
3. 计算ngram词频 , 根据输入的n 在语料库中计算词频,其中前 n - 1长度的单词是输入, 第n个单词是输出, 语料库中每出现一个则计数器+1 ``` # 定义计算N-Gram词频的函数 def count_ngrams(corpus, n): ngrams_count = defaultdict(Counter) # 创建一个字典存储N-Gram计数 for text in corpus: # ...
TF-IDF(term frequency-inverse document frequency,词频 - 逆向文件频率)是一种用于信息检索 (information retrieval)) 与文本挖掘 (text mining) 的常用加权技术。它是一种统计方法,用以评估一个字或词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但...
传统的文本分析方法,如词频统计和TF-IDF,主要基于单词的出现次数或词汇的相对重要性来进行分析,忽略了词汇之间的联系和关系。而N-Gram模型通过捕捉词汇间的连续出现模式,能够更好地反映文本的结构和语义信息,从而提高文本分析的准确性和效率。在文本挖掘和自然语言处理任务中,N-Gram...
TF-IDF(term frequency-inverse document frequency,词频 - 逆向文件频率)是一种用于信息检索 (information retrieval)) 与文本挖掘 (text mining) 的常用加权技术。它是一种统计方法,用以评估一个字或词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但...
TF-IDF(term frequency-inverse document frequency,词频 - 逆向文件频率)是一种用于信息检索 (information retrieval)) 与文本挖掘 (text mining) 的常用加权技术。它是一种统计方法,用以评估一个字或词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但...
统计词频:统计每个n-gram序列出现的次数。 计算概率:通过将每个n-gram序列出现的次数除以前一个(n-1)-gram序列出现的次数,计算每个n-gram的出现概率。 预测:基于计算得到的概率分布,可以根据前面出现的n-1个词或字符,预测下一个词或字符的出现概率。
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...
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...