根据这个依赖数量,n-gram可以分为: Bi-gram:仅仅依赖前面一个词,例如:$p(i)p(love|i)p(deep|love)p(learning|deep)$,bi这个英文前缀,表示两个,所以,这里其实就是“I love”、“love deep”、“deep learning”这样两单词的组合的意思; Tri-gram:tri表示3个的意思,所以就是以来前面两个词,变成了$p(i...
NLP:n-gram 个训练好的模型,我们需要评估模型的好坏,N-gram常用的评估方式是: pp(w1,w2,...,Wn) =p(w1,w2,...,Wn)-1/n我们以上面的一元模型和二元模型来为例...N-gram概率之和为1,使所有的n-gram概率都不为0。它的本质,是重新分配整个概率空间,使已经出现过的n-gram的概率降低,补充给未曾出现过...
当N=3 时,即三元模型(trigram model): P(w1,w2,…,wm)=∏i=1mP(wi|wi−2,wi−1) 以此类推,可以扩展到四元模型,五元模型。 2. N-gram 概率计算 2.1 极大似然估计 极大似然估计(,,Maximum Likelihood Estimation,MLE)是统计学中用于从样本数据估计模型参数的一种方法。也称为最大似然估计。 对于...
N-Gram模型又称为n-1阶马尔可夫模型,指建立一个长度为n字节的窗口在文本上滑动,假定第n个词出现的概率只与前面n-1个词相关,与其他词不相关。整个句子出现的概率即为各个词出现的概率: 当n取的越大,对下个词出现的约束信息越多,模型越准确,但需要的计算量越大。因为当文本中有不同的词|V|个,则所有可能的...
实现上述功能的模型称为语言模型(LM,language model)。 二、从统计语言模型到ngram语言模型 上面说到,建模这两个任务的概率,词wn出现的概率取决于它前面所有的词,即使用链式法则,即当前第n个词用哪一个,完全取决于前n-1个词。 在计算的过程中,这个操作十分巨大,其可能性太多,参数量(每一个需要计算的条件概率...
与n-gram模型相比,CBOW可以捕捉更复杂的语义关系。 3. 基础概念 词向量 词向量,也被称为词嵌入,是自然语言处理中的关键概念。它通过将词映射到连续的向量空间中,使得机器能够捕捉词之间的相似性和语义关系。接下来我们将详细介绍几种主要的词向量模型。 Word2Vec Word2Vec是一种流行的词嵌入方法,通过无监督学习...
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-gram (N=2) 和 Tri-...
NLP—n-gram n−gramn−gram模型 语言模型(language model)定义了自然语言中标记序列的概率分布。根据模型的设计,标记可以是词、字符甚至是字节。标记总是离散的实体。最早成功的语言模型基于固定长度序列的标记模型,称为n−gramn−gram。一个n−gramn−gram是一个包含nn个标记的序列。
本文将介绍的单词预测模型是N元语法模型(N-gram)。N元语法模型利用前面N-1个单词来预测下一个单词。在语音识别中使用语言模型(language model)或LM这个术语称呼单词序列的统计模型。本章节中根据不同的上下文分别使用语言模型或语法两个术语。 1 简单的N元语法 ...
实现上述功能的模型称为语言模型(LM,language model)。 二、从统计语言模型到ngram语言模型 上面说到,建模这两个任务的概率,词wn出现的概率取决于它前面所有的词,即使用链式法则,即当前第n个词用哪一个,完全取决于前n-1个词。 在计算的过程中,这个操作十分巨大,其可能性太多,参数量(每一个需要计算的条件概率...