实现N-gram语言模型算法

最新推荐文章于 2024-10-02 14:00:10 发布
最新推荐文章于 2024-10-02 14:00:10 发布
阅读量431 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 语言模型 算法 人工智能 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeHeroicX/article/details/133186093
Python 专栏收录该内容
280 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Python实现N-gram语言模型，通过统计N-gram序列频率预测下一个词。讲解了生成N-gram序列和预测函数的实现，并提供代码示例，适用于文本生成、机器翻译和语音识别等领域的应用。

N-gram语言模型是一种常用的自然语言处理技术，用于预测给定上下文的下一个词或字符。在这篇文章中，我们将使用Python来实现一个简单的N-gram语言模型算法。

N-gram语言模型基于统计方法，它假设当前词的出现仅与前面的N-1个词相关。具体来说，给定一个文本语料库，我们将统计每个N-gram序列的出现频率，并根据这些频率来预测下一个词或字符。

首先，让我们定义一个函数来生成N-gram序列。我们将使用Python中的列表（list）来表示文本语料库，并使用字典（dictionary）来存储N-gram序列及其出现次数。

def generate_ngrams(text, n):
    ngrams = {
   
   }
    words = text
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
自然语言处理之语言模型：n-gram：n-gram模型基础
zhubeibei168的博客
06-07 930
语言模型是一个概率模型，用于预测一个词序列的概率。形式上，给定一个词序列w1w2wnw1​w2​...wn​，语言模型的目标是计算其概率Pw1w2wnPw1​w2​...wn​。在实际应用中，语言模型通常用于生成新的文本序列，或者评估现有文本序列的合理性。n-gram模型是一种基于统计的语言模型，用于预测序列中下一个词的概率。它基于一个假设：一个词的出现只依赖于它前面的n-1个词。这里的n就是n-gram中的“n”，表示序列中连续的n个词。
N-gram语言模型
06-07
本项目利用python实现N-gram语言模型，采用的平滑算法是Kneser-Ney平滑。
NLP - ngram - N元语言模型 python 实现
草青工作室 的专栏
10-14 1万+
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...
n-gram代码实现源码
gentelyang的博客
04-28 9215
for i range (len(input)-n+1)：这个for循环的长度是len-n+1，举个例子：我爱自然语言处理，当n=2时，len=8；我爱/爱自/自然/然语/语言/言处/处理，总共8-2+1=7个划分结果，“ ”.join(input[i:i+n]这个是将input的每隔n个进行分割，用空格分割，这是精髓这句...
N-Gram 分词算法 Python 实现
刘坏坏的博客
05-29 1万+
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
Python——n-gram实现
GeekZW的博客
12-07 1万+
Python——n-gram实现 目标：给定文本，以及划分的长度n，将文本划分为将长度为n的子文本，列表输出。 例子： 输入：哈哈 切分长度：2 列表输出：['哈哈'] 集合输出：{('哈', '哈')} 输入：哈哈哈哈 切分长度：3 列表输出：['哈哈哈', '...
使用n-gram语言模型进行语法纠正
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-08 1100
测试文本是一个包含若干行“的”、“地”、“得”句子的文本文件。程序根据字典计算得到三个字中的一个。可以应用于三个字的语法检测。由结果可见，有一些预测是错误的。因此，光依靠n-gram预测的精度并不太高，除非加上词性维度或窗口内其它的词，但这已经超出了n-gram模型的能力。
【AI知识点】N-gram 模型
AI完全体
10-02 2657
N-gram模型 是一种统计语言模型，用于根据前面 (N-1) 个词预测当前词。它广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，尤其是在语言建模、机器翻译、拼写纠错、文本生成等任务中。N-gram 模型通过分析词语的共现频率，来建模一段文本中词语的相互关系。
基于Python的新闻识别预测n-gram模型和LSTM模型
毕业作品网站
07-09 1455
本次实验需要自己从新闻网站的科技版爬取1000条新闻的正文内容，我这里选择了腾讯新闻科技板块的数据，如下图所示：本次爬虫我使用的是一个分布式的爬虫框架scrapy，首先我们需要解析出主页的每个新闻的的链接，通过分析网页的html源代码，可以解析出使用可以得到网页的链接： 我们在parse函数中进一步请求这个url，并设置下一级的回调函数为parse_next 然后进入网页内部，我们进一步解析正文部分的xpath： 通过分析页面发现，热点精选部分的数据是实时更新的，并且一直下拉刷新，就可以一直刷新出新的数据，
【手撕 - 自然语言处理】手撕 FastText 源码（02）基于字母的 Ngram 实现
LogM的博客
06-30 513
FastText 源码阅读
ngram 算法 尝试
11-11
ngram 尝试算法 希望下载的人能继续编写下去。可以互相讨论
python-ngram-开源
04-25
ngram是一个模块，用于计算两个字符串之间的相似度。 它与python的“ difflib.SequenceMatcher”不同，因为它更关心两个字符串的大小。 ngram是perl模块的端口和扩展，称为“ String :: Trigram”
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
08-08 2827
Python:实现ngram语言模型算法(附完整源码)
自然语言处理c 源代码,【手撕 - 自然语言处理】手撕 FastText 源码（02）基于字母的 Ngram 实现...
weixin_39775910的博客
05-25 275
作者：LogM1. 源码来源本文对应的源码版本：Commits on Jun 27 2019, 979d8a9ac99c731d653843890c2364ade0f7d9d3FastText 论文：[1] P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, T. Mikolov, Enriching Word Vectors with Subword Information[...
Python ngram语言模型算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-12 429
unigram模型仅考虑单个词的出现概率，bigram模型考虑相邻两个词的概率，trigram模型考虑相邻三个词的概率。unigram模型仅考虑单个词的出现概率，bigram模型考虑相邻两个词的概率，trigram模型考虑相邻三个词的概率。unigram模型仅考虑单个词的出现概率，bigram模型考虑相邻两个词的概率，trigram模型考虑相邻三个词的概率。unigram模型仅考虑单个词的出现概率，bigram模型考虑相邻两个词的概率，trigram模型考虑相邻三个词的概率。
NLP系列(5)_从朴素贝叶斯到N-gram语言模型
热门推荐
龙心尘
02-09 2万+
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。
常用文本向量化算法总结与代码实现[词袋/N-Gram/TF-IDF/Word2Vec/Glove/FastText/ELMo/BERT/GPT/Transformer-XL/USE/LASER等]
Together_CZ的博客
07-10 3489
常用文本向量化算法总结与代码实现[词袋/N-Gram/TF-IDF/Word2Vec/Glove/FastText/ELMo/BERT/GPT/Transformer-XL/USE/LASER等]
利用N-Gram模型概括数据（Python描述）
MrLevo520的博客
08-08 1万+
decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码， 如str1.decode(‘gb2312’)，表示将gb2312编码的字符串转换成unicode编码。 encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串， 如str2.encode(‘gb2312’)，表示将unicode编码的字符串转换成gb2312编码。 import string list =
CharNgram从0到1实现
qq_45726331的博客
11-13 455
是华为的昇腾众智计划没错了，首先直接搜CharNgram是搜不到几乎任何东西的，因为这个语言模型叫Ngram模型， char是字符的意思，这是字符级的Ngram语言模型。 什么是Ngram语言模型（2021.7.11） 自然语言处理中N-Gram模型介绍 基本思想：将文本里面的内容按照字节（char）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。
实现n-gram语言模型算法用jieba
最新发布
09-24
以下是使用`jieba`库实现n-gram语言模型算法的详细步骤和代码示例。 #### 步骤概述 1. **文本分词**：使用`jieba`库对文本进行分词处理。 2. **生成n-gram序列**：从分词结果中生成n-gram序列。 3. **统计n-gram频率**：统计每个n-gram序列出现的频率。 4. **计算概率**：根据频率计算每个n-gram序列的概率。 #### 代码示例 ```python import jieba def generate_ngrams(tokens, n): ngrams = [] for i in range(len(tokens) - n + 1): ngram = ' '.join(tokens[i:i+n]) ngrams.append(ngram) return ngrams def ngram_model(text, n): # 分词 tokens = jieba.lcut(text) # 生成n-gram序列 ngrams = generate_ngrams(tokens, n) # 统计n-gram频率 ngram_freq = {} for ngram in ngrams: if ngram in ngram_freq: ngram_freq[ngram] += 1 else: ngram_freq[ngram] = 1 # 计算概率 total_ngrams = len(ngrams) ngram_prob = {ngram: freq / total_ngrams for ngram, freq in ngram_freq.items()} return ngram_prob # 示例文本 text = "我爱自然语言处理，自然语言处理很有趣" # n的值 n = 2 # 计算n-gram模型 ngram_prob = ngram_model(text, n) # 输出结果 for ngram, prob in ngram_prob.items(): print(f"{ngram}: {prob}") ``` ### 代码解释 1. **`generate_ngrams`函数**：该函数接受一个分词列表和n值作为输入，生成n-gram序列。 2. **`ngram_model`函数**：该函数接受文本和n值作为输入，首先使用`jieba.lcut`对文本进行分词，然后调用`generate_ngrams`函数生成n-gram序列，接着统计n-gram序列的频率，最后计算每个n-gram序列的概率。 3. **主程序**：定义示例文本和n值，调用`ngram_model`函数计算n-gram模型，并输出结果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值