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 ...
在上述示例中,定义了一个create_ngram_model函数,该函数接受文本和n值作为参数,并返回n-gram的列表。选择了2-gram模型(bigram),并打印了前10个2-grams。 3 生成文本 有了N-gram模型后,可以使用它来生成新的文本。生成文本的方法是随机选择一个n-gram作为起始点,然后根据模型中的n-gram频率来选择接下来的n-...
# 单词表的大小、嵌入维度、上下文长度 model = NGramLanguageModeler(len(vocab), EMBEDDING_DIM, CONTEXT_SIZE) # 优化函数使用随机梯度下降算法,学习率设置为0.001 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(1000): total_loss = 0 # 循环context上下文,比如:['When', 'fo...
大语言模型框架Python ngram语言模型python 一、概述 对于语音识别来说,大体上就分为三个方面,一个是声学模型(acoustical model)的训练,一个是语言模型(language model)的训练,最后就是对给定一段语音的解码了,当然,咱们今天讨论的是第二部分,其他的就先丢到一边吧!(在这给大家打一打气,其实语言模型是这三个方...
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...
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「Python与算法社区」 第306篇原创 “N-Gram 模型介绍” 本文将以实践的方式讨论N-Gram原理与其应用,我对N-Gram的接触来源与一个文本分类的实验,发现在原有的分词基础上引入N-Gram会提升分类准确率,因此在此讨论什么是N-Gram?它有什么作用? N-Gram常用的有三种:unigram,bigram,trigram 分别对应一元,二元,三元。
N-Gram是大词汇连续语音识别中 常用的一种语言模型,对中文而言,我们称之为汉语语言模型(CLM, Chinese Language Model)。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息,在需要把连续无空格的拼音、笔划,或代表字母或笔划的数字,转换成汉字串(即句子)时,可以 计算出具有最大概率的句子,从而实现到汉字的自动转换,无需...
Now that we are training a tagger on some data, we must be careful not to test it on the same data, as we did in the previous example(噢,这边就说不测试相同的数据了). A tagger that simply memorized its training data and made no attempt to construct a general model would get a perfe...
Finally, it also demonstrates an effective use case of this interface by showing how to leverage it to build a Python language model server. Such a server can prove to be extremely useful when the language model needs to be queried by multiple clients over a network: the language model must...