Python实现n元语言模型算法及其应用

最新推荐文章于 2024-09-11 15:55:06 发布
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文章标签： python 语言模型 算法
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本文介绍了如何使用Python实现n元语言模型，包括数据预处理、模型实现和应用，如文本自动化处理、句子生成，提供了完整的源代码。

Python实现n元语言模型算法及其应用

n元语言模型是一种自然语言处理技术，用于预测一个句子中下一个单词出现的概率。对于大规模的语料库，n元语言模型可以提高文本自动化处理的效率。本文将介绍如何使用Python实现n元语言模型，并提供完整的源代码。

  1. 数据预处理
    首先，需要准备一个大规模的语料库，可以从网络上下载。我们使用Python的NLTK库对文本进行分词和预处理，具体代码如下：
import nltk
from nltk.corpus import gutenberg

# 加载语料库
nltk.download('gutenberg')
sentences = gutenberg.sents
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构建自己的大语言模型：使用 LangChain 和 Python
PixelLogic的博客
09-08 1219
一种方法是使用开源库 LangChain，它是一个基于 Python 的工具，可以帮助我们构建自己的大语言模型。在本文中，我将向您展示如何使用 LangChain 来构建和训练一个简单的大语言模型。您可以根据自己的需求对模型进行调整和优化，并使用更大的数据集进行训练，以获得更好的结果。确保数据集是文本格式的，并且包含足够多的语料，以便模型可以学习到丰富的语言知识。在上面的代码中，我们首先导入 LangChain 类，并初始化一个模型对象。现在，我们可以开始构建和训练我们的语言模型。方法加载之前保存的模型。
Python:实现ngram语言模型算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
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Python:实现ngram语言模型算法(附完整源码)
NLP - ngram - N元语言模型 python 实现
草青工作室 的专栏
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NLP - ngram - N元语言模型 python 实现 一、说明 N-Gram N元语言模型： 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，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。 N-Gram 表示，定义一个长度为 N，步长为 1 的滑动窗口，切分原字符串得到的词段。假设 N = 2 时得到一个...
NLP入门之N元语法模型
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01-17 419
在上边我们知道其实当今的自然语言处理的主流趋势是统计自然语言处理,而统计自然语言处理的基本目的就是结合语料库中的一些数据对于某些未知的数据进行处理,从而根据这些数据分布得到一些推论,大家想一想,我们在语料库里发现”你”和”吃饭了么”这两个词总是存在着一些附着关系,是不是我们就有预测在一些未知的文章中也会有这样附着关系?在这一篇文章中,我们将会介绍下n元语法模型和解决因为数据缺乏的情况下引入的几种常...
python语料库的n元模型构建_【转】统计模型-n元文法
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12-21 390
在谈N-Gram模型之前，我们先来看一下Mrkove假设：1.一个词的出现仅仅依赖于它前面出现的有限的一个或者几个词；2.一个词出现的概率条件地依赖于前N-1个词的词类。定义N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型，对中文而言，我们称之为汉语语言模型(CLM，ChineseLanguageModel)。汉语语言模型利用上下文中相邻词之间的搭配信息，在需要把连续无空格的拼音、比划，或...
python语料库的n元模型构建_利用语料库数据建立新的语言模型
weixin_35742845的博客
02-04 494
spaCy中的“语言模型”有三个主要组成部分：Python中提供的“静态”语言特定数据(标记器异常、停止词、细粒度到粗粒度词性标记的映射规则)、训练用于预测词性标记的统计模型，依赖关系和命名实体(在一个大的标记语料库上训练并作为二进制权重包含)和Gensim这样的库在原始文本上训练自己的向量，然后将它们添加到spaCy中。在spacyv2.x允许您独立或在运行中训练所有管道组件，因此您可以在数据上...
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列文伯格-马夸尔特算法LM算法（基于Python编程语言实现）
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计算机语言学中n-gram算法的python实现
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Python实现GWO灰狼优化算法优化CNN-BiLSTM-Attention分类模型(优化神经元-学习率-迭代次数)项目实战
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文档详细介绍了使用Python实现灰狼优化算法（GWO）来优化CNN-BiLSTM-Attention分类模型的项目实战。该项目通过GWO算法自动寻找最佳超参数配置，如神经元数量、学习率和迭代次数，以提升深度学习模型在复杂分类任务中...
python语料库的n元模型构建_用Python给文本创立向量空间模型的教程
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我们需要开始思考如何将文本集合转化为可量化的东西。最简单的方法是考虑词频。我将尽量尝试不使用NLTK和Scikits-Learn包。我们首先使用Python讲解一些基本概念。基本词频首先，我们回顾一下如何得到每篇文档中的词的个数：一个词频向量。#examples taken from here: http://stackoverflow.com/a/1750187mydoclist = ['Jul...
N元语言模型
zhoubl668的专栏：远帆，梦之帆！
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N元模型 设wi是文本中的任意一个词，如果已知它在该文本中的前两个词 wi-2w-1，便可以用条件概率P(wi|wi-2w-1)来预测wi出现的概率。这就是统计语言模型的概念。一般来说，如果用变量W代表文本中一个任意的词序列，它由顺序排列的n个词组成，即W=w1w2...wn，则统计语言模型就是该词序列W在文本中出现的概率P(W)。利用概率的乘积公式，P(W)可展开为：
N-Gram 分词算法 Python 实现
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概述 N-Gram 算法是一种单词级别的窗口取词算法，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，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。 N-Gram 算法具体过程： 过滤掉文本数据中的标点符号和其他特殊字符； 对所有单词执行小写转换，并删除单词之间的空格、换行符等标志位； 使用长度为 N 的窗口对文本内容执行字符级
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文章目录原理简述N-gramunigrambigram代码&步骤1、工具导入2、语料预处理3、unigram4、bigram5、概率计算连贯代码附录 原理简述 统计语言模型（Statistical Language Model），可用于计算一个句子的合理程度。 SSS 表示句子，由有序的 nnn 个词 w1,w2,w3,..wnw_1,w_2,w_3,..w_nw1​,w2​,w3​,.....
学习笔记CB006:依存句法、LTP、n元语法模型、N-最短路径分词法、由字构词分词法、图论、概率论...
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NLP系列(5)_从朴素贝叶斯到N-gram语言模型
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自然语言处理之n元语法模型
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一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里p(s)试图反映的是字符串s作为一个句子出现的频率。例如，在一个人所说的话中每100个句子里面大约有一句是Okay，则可以认为p(Okay)约等于0.01。而对于句子“An apple ate the chicken”我们可以认为其概率是0，因为几乎没有人会说这样的句子。需要注意的是，与语言学中不同，语言模型与句子是否合乎语法是没有关系的，即使
统计自然语言处理——n元语法（马尔可夫模型）小结
felicitia的专栏
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终于把书看到传说中重要的第六章了。。。 看完第六章开始后悔之前花那么多时间看前四章内容了。。看了也忘掉了。。什么困惑度啊什么的一堆概念还是要翻一翻。。之前总怕不仔细看后面的看不懂。。结果重要的第五章第六章反而看的比前面愉快了许多~主要还是概率的知识，几乎都是条件概率，条件概率公式、全概率公式和贝叶斯公式用的挺多，当然还有独立性。。下面不废话了。。具体说一下。。 【心得及问题】
自然语言处理（七）——n元语法模型计算句子出现概率
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一、前言 区别于形式语言进行自然语言处理，语言模型在自然语言处理中不关心句子的语法，而是关心这个句子出现的概率，即使一个句子完全符合语法逻辑，但是在语料库中未出现，我们仍然可以认为这个句子出现的概率为0。目前计算句子的概率一般采取n元语法模型，因此接下来就引入n元语法模型 二、n元语法模型 介绍n元语法模型之前，要懂一个理想情况下计算概率的模型。对于一个由m个基元(“基元”可以为字、词或短语...
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