NLP-Good Turning平滑

目录

1.遇见的问题

2.Good Turning平滑

3.实验数据

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1.遇见的问题

这个平滑方法在语言模型里面应用较多。由于我们的词典库中，单词量非常大， 语料中基本上不会完全出现所有的词，因此，如何预测出现新词的概率？

2.Good Turning平滑

首先定义一个N(c)：出现c次的单词的个数

比如N(1)=4，意思就是，出现1次的单词的个数为4。

那么对于没有出现过的单词，它们下次出现的概率，是所有出现次数为1的单词的数量，除以出现的单词总数。即P = N(1) / N

以此类推，对于出现过的单词，由于没出现的单词占据了一些概率，因此计算方式也发生了变化：

如下图所示：

 

3.实验数据

根据实际的实验数据，生成了如下表格：

每一列分别是：单词出现次数，对应次数的单词出现的数量，通过Good Turning计算的出现的概率，实际测试出现的概率。

可以看出，该平滑方法预测的概率相当准确。缺点是我们计算的时候会依赖于下一个数据，而下一个数据可能没有，可以使用机器学习拟合曲线，补充数据。