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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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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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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构建自己的大语言模型：使用 LangChain 和 Python
PixelLogic的博客
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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。
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NLP入门之N元语法模型
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NLP系列(5)_从朴素贝叶斯到N-gram语言模型
龙心尘
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我们在之前文章《NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)》探讨过，朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独立假设，它将文本看成是词袋子模型，不考虑词语之间的顺序信息，就会把“武松打死了老虎”与“老虎打死了武松”认作是一个意思。那么有没有一种方法提高其对词语顺序的识别能力呢？有，就是本节要接到的N-gram语言模型。
python语料库的n元模型构建_【转】统计模型-n元文法
weixin_39581995的博客
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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
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计算机语言学中n-gram算法的python实现
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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...
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N元语言模型
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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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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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自然语言处理之n元语法模型
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