在NLP中,N-Gram模型是一种常见的基础模型,用于对文本进行建模和预测。N-Gram模型是一种基于统计的语言模型,也是一种生成式模型,用于预测一个句子中下一个单词的概率,常用来做句子相似度比较、模糊查询、句子合理性、句子矫正等。 2 算法原理 N-Gram...
若N阶语言模型存在,直接使用打折后的概率(常使用Good-turing算法进行打折);若高阶语言模型不存在,将打折节省出的概率量,依照N-1阶的语言模型概率进行分配,依此类推。 (4)插值平滑(Jelinek-Mercer smoothing) 思想:用线性差值把不同阶的 N-gram 结合起来,这里结合了 trigram,bigram 和 unigram。用 lambda ...
N-gram语言模型 为解决上述问题,我们可以引入N-1阶马尔可夫假设,即机器生成的每个词只依赖前N-1个词,P(wi|w1,…wi−1)≈P(wi|wi−N+1,wi−N+2,…wi−1)。这样的模型就叫N-gram语言模型,每一个P(wi|wi−N+1,wi−N+2,…wi−1)就是这个模型的一个参数,故一个N-gram模型有|V|N个...
1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是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,形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计,并且按照事先设定好的阈值进行过滤,形成关键gram列表,也就是这个文本的向量特征空间,列表中的每一种gram就是...
N-gram模型的马尔科夫假设:一个词的出现概率仅依赖于其前n-1个词 通过马尔可夫假设,前例的条件概率计算公式会分别简化为: n-gram模型的阶数定义遵循马尔可夫假设的上下文截断规则:Bigram(2-gram)将当前词的条件概率建模限定于前1个历史词项(即P(wt|wt−1)),Trigram(3-gram)扩展至前2个连续词项(P(wt|wt−...
n-gram模型是一种基于概率统计的语言模型，广泛应用于自然语言处理领域。它的核心思想是将文本序列分解为连续的n个元素（如字母、音节或单词）的序列，即“n-gram”，并计算这些序列出现的概率。n-gram模型可以用于文本生成、语音识别、机器翻译等多个应用场景。一、n-gram模型的基本定义 1. unigram（一元模型）：...
举个例子: 把语言模型(词序列-->概率)写成公式: 上述公式使用了链式法则,即当前第n个词用哪一个,完全取决于前n-1个词。有了上面的公式,我们就可以基于训练语料,计算一个句子的概率值了。 常见的概率模型有:N-gram模型、决策树、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、神经网络等,目前常用于语言模型的是N...
N-gram语言模型可以说是当下应用最广的语言模型,当然了,随着深度学习的发展,现在也有用RNN/LSTM这样的神经网络语言模型,效果比N-gram有时候要更好一些,但RNN解码出每一个词都得现算语言模型分数,有较慢的劣势。 二、N-Gram模型详解 既然要做语言模型,基于统计概率来说,...
nlp5-n-gram/语言模型(数据平滑方法 技术标签: 国科大nlp(宗老师)文章目录 1.句子的先验概率 1.1 n-gram 2. 参数估计 3. 数据平滑 3.1 数据平滑度方法 3.1.1加1法 3.1.2减 1.句子的先验概率 这个联合概率太小了 窗口越大,共现的可能性越小 参数多 解决:等价类 不看所有的历史信息 只看部分历史信息...
n-gram模型是自然语言处理里面的一个传统模型。我们来看看他是怎么实现的吧!要了解n-gram模型,我们先来看看什么是语言模型! 一.语言模型 语言模型的定义是:语言模型是一种用来预测下一个单词什么的任务。比如我们有一句话: the students opened their ___. (其中可以填写books/laptops/exam/minds),那么语言模型...