但只用FFNN去升级n-gram模型还是太low了,并没有克服一个本质缺点:他的窗口数是固定的,每次预测新词$$w_i$$都只依赖前n个词。 接下来我们看看RNN模型怎么做的~ 基于循环神经网络的语言模型 参数集θ=(E,Wh,We,b1,U,b2) 做语言生成(LM)时,一般采用自回归的形式,上一步的输出作为下一步的输入 RNN相比于...
我们已经知道了,句子是由词语排列组合而成的,每一个组合都是可以通过计算一个概率值来判断合理性的程度,通过马尔科夫假设可以简化计算。 如何计算各个条件概率值呢,首先我们需要给个非常大预料库,对每一种词语的条件概率进行统计。 通过统计各个条件概率的值,即可学习到该N-gram的语言模型。 事实上,自然语言处理方向...
for i in range(len(words) - n + 1): ngram = ' '.join(words[i:i + n]) # 创建一个n-gramngrams.append(ngram) return ngrams n = 3 # 选择3-gram模型 ngram_model = create_ngram_model(text, n) 3.使用温度参数为0.7、最大长度为200来生成文本 def generate_text_with_temperature(n...
N元语言模型(N-gram语言模型) 设z zz为字串,w ww为划分的词串,s ss是一种划分。该分词方法是以p ( s ) p(s)p(s)最大的分词结果作为结果。 由于每个词的概率都十分小,对于较长的字串,得到的每个结果的概率可能十分接近于0,计算机精度不够,会影响概率的比较,可通过比较概率的负对数来比较大小。 这种...
n-gram模型概述 1、n-gram模型,也称为N元语法模型,是一种基于统计语言模型的算法,n表示n个词语,n元语法模型通过n个词语的概率判断句子的结构。 2、n元语法模型的算法思想:将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度时N的字节片段序列,每个字节片段称为gram。对所有gram的出现频度进行统计,并...
N-gram语言模型自然语言处理消歧由于知识网络与互联网应用的高速发展,RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)被广泛应用到关联数据的存储以及知识图谱的创建当中.基于自然语言处理的RDF问答系统是普通用户查询RDF数据的高效方法.在处理自然语言的过程中一般分为用户意图理解和查询验证两个阶段.而现存的研究方法是...
n-gram模型基于的假设是马尔科夫假设。 n-gram是一种统计语言模型,它基于马尔科夫假设,即未来的事件只取决于有限的历史。这种假设很容易理解,比如说我今天下午肚子饿了,那取决于我午饭吃的什么,或者早饭吃的什么;实在不行就基于昨天晚饭我吃的什么;但对于人类的消化系统来说,它无论如何也不会取决于我去年或者更早...
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 ...
3N-gram语言模型 3.1Bigram二元模型 假设一个句子S由一个单词序列组成，w 1 ,w2,w3……w n(也可 以表示为W 1 n)。那么句子S出现的概率可以表示为：(3-1)如何计算上述概率成为关键的问题，我们不能在一个很长 的符号串之后计算每个单词的出现次数，因为这时需要非常大 的语料库。为了解决这个问题，只能...
N-gram模型,称为N元模型可用于中文的分词, 该模型假设第n个词的出现只与前面n-1个词相关,与其他词都不相关,整个语句的概率就是各个词出现的条件概率的乘积. 而这些概率可以利用语料统计同时出现相关词的概率次数计算得到. 常用的模型是Bi-gram和Tri-gram模型。 Bi-gram: 当N=2N=2N=2时, 为二元模型 P(w1...