ngram-count,Platform For AI:本文為您介紹Designer提供的ngram-count演算法組件。 ngram-count是語言模型訓練其中一個步驟。在詞的基礎上產生n-gram,並統計在全部語料集上,對應n-gram的個數。其結果是全域的個數,而不是單個文檔的個數。詳情請參見ngram-count。
ngram-count参数 - -text \<filename\>:指定包含训练数据的文本文件。可以指定多个文本文件,用空格分隔。 - -order \<n\>:指定要建模的N元语法模型的N值。例如,-order 2表示使用二元语法模型。 - -unk:将未知的单词标记为\<unk\>,并统计其频率。 - -write \<filename\>:将N元语法模型的统计结果写入...
您可以使用以下任意一种方式,配置ngram-count组件参数。 方式一:可视化方式 在Designer工作流页面配置组件参数。 页签 参数 描述 字段设置 输入表中句子所在的列 输入表中句子所在列字段。 词袋中词所在的列名 选择词袋中词所在的列名。 输入的count结果表的words列 输入的count结果表的words列。 输入的count结果表...
您可以使用以下任意一种方式,配置ngram-count组件参数。 方式一:可视化方式 在Designer工作流页面配置组件参数。 页签 参数 描述 字段设置 输入表中句子所在的列 输入表中句子所在列字段。 词袋中词所在的列名 选择词袋中词所在的列名。 输入的count结果表的words列 输入的count结果表的words列。 输入的count结果表...
以下是ngram-count的参数列表和说明,其中参数-n和参数-text为必需参数,其他参数为可选参数。 参数-n: 要计算的n-gram的最大n值。例如,如果参数-n为3,则将计算uni-gram、bi-gram和tri-gram。这是必需参数。 要计算n-gram的文本文件的路径。这是必需参数。 参数-order: 参数-addsmooth: 应用指定的平滑算法...
ngramCount允许为基于计数的特征提取定义参数。 它接受以下选项:ngramLength、skipLength、maxNumTerms和weighting。 ngramHash允许为基于哈希的特征提取定义参数。 它接受以下选项:ngramLength、skipLength、hashBits、seed、ordered和invertHash。 值 定义转换的字符串。
其中,ngram-count是srilm的命令,词频统计的对象是minitrain2.txt和minitrain.txt,order3表示3-gram语言模型,生成train2.count文件和train.count。 (与搭建的系统统计结果看似不一样,实际上只是排序不一样,上面的系统按照字典里面的词顺序进行排序,使用SRILM进行统计按照文本里面的词顺序进行排序。) ...
ngramCount(ngramLength = 1, skipLength = 0, maxNumTerms = 1e+07, weighting = "tf") ngramHash(ngramLength = 1, skipLength = 0, hashBits = 16, seed = 314489979, ordered = TRUE, invertHash = 0) 引數 ngramLength 指定建構 n-gram 時所要接受標記數目上限的整數。 預設值為 1。
在下文中一共展示了NGram.count方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: test_count_1gram ▲点赞 9▼ # 需要导入模块: from ngram import NGram [as 别名]# 或者: from ngram.NGram importcoun...
\qquad\qquad\qquad P(词3|词1词2)=\frac{count(词1词2词3)}{count(词1词2)} 如果某个grammar(词1词2词3)在训练语料中从未出现过,而现实中其实是有这种表达形式存在的。怎么估算这个3gram的概率? 将训练语料出现过的grammar的概率拿出一部分分配给未出现过的grammar。一般会采用两种方式处理:一种是“...