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...
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minitrain2....
分词学习(3),基于ngram语言模型的n元分词 最大概率分词中,认为每个词的概率都是独立的,但是有一部分词,其切分却与前一个词密切相关,特别是中文分词中更为明显,英文中就是如上一篇文章中的“tositdown”的例子。 这样就可以使用2元模型,就是如一个分割形式"ab cde f"的概率, 如果按照1-gram计算:P(ab ...
进入正文 一、什么是语言模型 什么是语言模型 相关背景与认知 1.1 对于自然语言相关的问题,比如机器翻译,最重要的问题就是文本的序列时候不是符合我们人类的使用习惯,语言模型就是用于评估文本序列符合人类语言使用习惯程度的模型。 语言模型所面临的最大难题。我们为了让机器能够理解或者是产生符合人类语言的语言序列,一...
ngram模型是语音识别中语言模型的基础，其要点如下：定义与作用：ngram模型以概率为基础，度量词序列与日常语言习惯的契合度。在语音识别中，它作为语言模型的核心组件，用于对无限历史信息进行高效约束。评估指标：混淆度或交叉熵是衡量ngram模型优劣的主要指标。PPL揭示了模型对搜索空间的调控能力，PPL值越...
N-Gram是一种连续词序列，其中序列中的每个词都是N-1阶的。语料库是一种包含大量文本数据的集合，用于训练语言模型。训练是指通过语料库对语言模型进行学习的过程。预测是指使用训练好的语言模型对新的输入数据进行预测的过程。过拟合是指语言模型在训练数据上的表现非常好，但在新的输入数据上的表现...
N-Gram 我们可以举一个例子来说明n-gram的基本思想,我们提到李嘉诚,肯定首先想到的首富,而不是穷鬼,提到怕上火首先想到的是王老吉而不是可口可乐,而N-Gram就是这样的思想。常用的有 Bi-gram (N=2) 和 Tri-gram (N=3)。 说到这里我们就可以举个例子来讲讲N-Gram是如何使用的。一个老生常谈的例子就是我...
(一)ngram 模型 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)。 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-gra...
N-Gram模型是一种常用的语言模型,它基于语料库中的连续词序列,通过计算词序列的出现概率来预测下一个词。N-Gram模型的优点在于它可以捕捉到语言的局部依赖性,同时也能处理大规模数据。然而,N-Gram模型也存在一些局限性,如过拟合问题和数据稀疏问题等。为了克服这些问题,研究人员不断在N-Gram模型的基础上进行创新和...
统计语言模型通过计算词序列的概率来衡量与语言习惯的匹配程度，从而指导解码过程，剔除不符合语言习惯的路径。ngram语言模型通过引入n-1阶段马尔科夫假设，假设词出现概率依赖于部分历史信息，而非全部历史信息，有效解决了词序列概率估计问题。ngram模型的质量评估 评估ngram模型好坏的指标主要有混淆度ppl和...