当n=1, 一个一元模型(unigram model)即为 : 当n=2, 一个二元模型(bigram model)即为 : 当n=3, 一个三元模型(trigram model)即为 然后下面的思路就很简单了,在给定的训练语料中,利用贝叶斯定理,将上述的条件概率值(因为一个句子出现的概率都转变为右边条件概率值相乘了)都统计计算出来即可。下面会给出具体...
图1-1 搜索引擎搜索联想词示例对词序列赋予概率的模型称为语言模型(Language Model),N-Gram是一种在自然语言处理(NLP)中常用的语言模型,常用于语音\手写识别、机器翻译等领域。N-Gram是N个词的序列,2-gram (或者 bigram)是两个词的序列如“中国/人民”,“打开/大门”,3-gram (或者 trigram)是三个词的序列...
The use of bigram models ( n -gram models with n =2) would allow the system to model direct term dependencies, and treat the occurrence of "New York" differently from separate occurrences of "New" and "York," possibly improving retrieval performance. The use of trigram models would allow ...
但是现实生活中,后面的词一般只与前面1,2,3个词有关,因此我们只考虑一元模型,二元模型,三元模型。 当n=1, 一个一元模型(unigram model)即为 : 当n=2, 一个二元模型(bigram model)即为 当n=3, 一个三元模型(trigram model)即为 然后,利用贝叶斯定理,将上述的条件概率值统计出来: 模型举例 数学推导过程如...
当n = 1 时称为一元模型(unigram model),公式(1.2)右边会演变成 P(wi),此时,整个句子的概率为: P(w1,w2,⋯,wm)=P(w1)∗P(w2)⋯P(wm)=∏i=1mP(wi)P(w1,w2,⋯,wm)=P(w1)∗P(w2)⋯P(wm)=∏i=1mP(wi) ...
语言模型(Language Model,LM)在自然语言处理中占有十分重要的地位,尤其在基于统计的语音识别、机器翻译、分词和 query纠错等相关应用中有着广泛的应用。目前主要采用的是 n 元语法模型(n-gram model)。笔者在工作用中应用到了 query改写和 query 的纠错,均起到了不错的应用效果,本文将从一下几点介绍 n-gram 语言...
当m=2, 一个二元模型(bigram model)即为 : 当m=3, 一个三元模型(trigram model)即为 而N-Gram模型也就是这样,当m=1,叫1-gram或者unigram ;m=2,叫2-gram或者bigram ;当 m=3叫3-gram或者trigram ;当m=N时,就表示的是N-gram啦。 说明了什么是N-Gram模型之...
N-gram是一个语言模型(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) N-gram本身也指一个由N个单词组成的集合,各单词具有先后顺序,且不要求单词之间互不相同。常用的有 Bi-gram (N=2)和 Tri-gram (...
, 一个三元模型(trigram model)即为P(w1,w2,⋯,wm)=∏i=1mP(wi|wi−2wi−1) 接下来的思路就比较明确了,可以利用最大似然法来求出一组参数,使得训练样本的概率取得最大值。 对于unigram model而言,其中c(w1,..,wn) 表示n-gram w1,..,wn ...