N-gram 是一种基于统计语言模型的算法,用于预测文本中的单词,其中 N 一般指的是序列中的单词数量。其基本思想是将文本内容进行大小为 N 的滑动窗口操作来计算概率。 例如: 当N=1 时,模型被称为"unigram",即单词被当作独立的个体来考虑。 当N=2 时,模型被称为"bigram",此时考虑的是两个连续单词的序列。
N-Gram N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念。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。主要有两个重要应用场景: (1)人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预...
使用N-Gram时会遇到一个问题,即很多词的组合是语料库中未能出现的,因此这个词的出现概率为0,就会导致整个句子的出现概率为0。在实际应用中这样是不够合理的,因此要通过数据平滑实现所有N-Gram概率和为1,每个N-Gram概率不为0的目的。这里介绍一下最简单的方法——拉普拉斯平滑,这种方法的思想就是让每个N-Gram至少...
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...
N-gram是一种语言模型(Language model,这个后面讲),是一种概率模型。这个模型输入的是一个句子,输出的是一个概率(看完就懂这个是什么概率了)。 I love deep learning中如果给出l love ( ) learning.那么空中填入deep的概率就比填入apple的概率大。假设有这样一个句子,I love deep learning,用 ...
n-gram模型 n-gram模型是一种常见的SLM,其中n表示窗口内的词数。以下是一个使用Python的例子来展示n-gram的基本概念。 代码语言:javascript 复制 from collections import Counter from nltk.util import ngrams text = "自然语言处理是人工智能的一个重要方向。" tokens = text.split() bigrams = ngrams(tokens...
N-Gram做出了一个假设:我们可以仅使用最后几个词来进似整个h,换句话说,我们在预测下一个新词wn时,我们仅使用它前面几个词语,即 (4)P(wn|w1w2...wn−1)≈P(wn|wn−N+1wn−N+2...wn−1) 比如当N = 2时,我们仅使用就近的1个单词来估计概率,即 ...
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。
首先,ngram计算量十分大,会随着ngram的n计算量指数增加; 其次,N元语言模型并没有解决数据稀疏的问题,因为得到可靠的概率数值,需要足够多的语料,对于在语料库种都没有出现的词,得到的最大似然估计的概率值等于0,虽然可以通过加1或者加k的方式进行平滑处理,平滑技术类方法属于人工设计规则,设计规则纷繁复杂,哪一种...
BLEU通过计算N-gram(连续N个词)的匹配程度,来评估机器翻译的精确率(Precision)。ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): ROUGE是一种用于评估文本摘要(或其他自然语言处理任务)质量的指标。与BLEU不同,ROUGE主要关注机器生成的摘要中是否捕捉到了参考摘要的信息,着重于涵盖参考摘要的内容和信息的完整...