N-gram模型：参数越多，可区别性越好，但同时单个参数的实例变少从而降低了可靠性

最新推荐文章于 2024-08-20 03:21:11 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TsingHua666/article/details/80556039
本文探讨了N元语法模型中n值增大时参数数量呈指数级增长的现象，以及由此带来的词义区分度提高与参数实例减少的问题。指出n增大虽能提升模型准确性，但同时也增加了计算复杂性和可靠性挑战。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

n越大，需要计算的参数越多(指数级增长)，同一词的不同词义的区别性也越好；同时，对于每一个参数，实例(出现的频度)也会变少，频度越低，越不可靠。
自然语言处理之语言模型：n-gram：平滑技术详解
zhubeibei168的博客
06-07 1033
在自然语言处理（NLP）中，语言模型是预测文本序列概率的关键工具。n-gram模型，作为统计语言模型的一种，通过计算序列中n个连续词的联合概率来预测下一个词的出现概率。然而，实际语料库的有限性导致了数据稀疏问题，即一些n-gram可能从未在训练数据中出现过，这会导致概率估计为零，从而影响模型的预测能力。为了解决这一问题，平滑技术被引入，它确保每个n-gram都有非零的概率估计，即使该n-gram在训练数据中未出现过。
语义检索系统【四】：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型实现数据精排
丨汀、的博客
08-02 1734
语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型
n-gram语言模型及平滑算法
LZH_12345的博客
10-09 5980
一、n-gram模型概念 n-gram模型也称为n-1阶马尔科夫模型，它有一个有限历史假设：当前词的出现概率仅仅与前面n-1个词相关，可以表示为：                             当n取1、2、3时，n-gram模型分别称为unigram、bigram和trigram语言模型。n-gram模型的参数就是条件概率P(Wi|Wi-n+1,...,Wi-1)。假设词表的大小...
N-gram模型
任萌新的小生活
03-09 3238
什么是N-gram？ 为了解决自由参数数目过多的问题，引入了马尔科夫假设：随意一个词出现的概率只与它前面出现的有限的n个词有关。基于上述假设的统计语言模型被称为N-gram语言模型，也叫n元文法模型。 关于N的取值？ 1）当n=1时，即一个词的出现与它周围的词是独立，这种我们称为unigram，也就是一元语言模型，此时自由参数量级是词典大小V。 2）当n=2时，即一个词的出现仅与它前面的一...
[ML]模型参数多少对结果的影响
anyue6367048的博客
10-09 471
少参数50000/50000 [==============================] - 75s - loss: 2.0726 - acc: 0.2503 - val_loss: 2.3972 - val_acc: 0.2151多参数50000/50000 [==============================] - 154s - loss: 1.8582 - acc:...
深度学习自然语言处理：N-Gram、SimCSE介绍
weixin_32637683的博客
08-20 271
1.N-GramN-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...
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
n-gram详解
最新发布
03-23
好的，用户想了解n-gram的概念及其详细用法，还有应用实例。首先，我需要回忆一下n-gram的基础知识。n-gram是自然语言处理中常用的模型，用来捕捉文本中的序列信息。n代表窗口大小，比如二元组就是前后两个词的组合...
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
布灵布灵
06-04 1237
注意这种方式与信心校准不同，它采用了更温和的T，而校准更关注表达ID样本真实的正确概率，ODIN的评分最大化了ID和OOD样本之间的差异，可能从预测信心的角度看不再有意义。与众不同的是，它产生具有指定置信水平的预测区间，超越了单纯点估计的局限性。在OOD检测的场景中，适形预测框架变得特别有见地：由适形预测方法生成的更宽的预测区间或更低的置信水平可以作为OOD数据的指标。在多类别设定下，典型的OOD检测是开集识别问题（第4节），在类别空间Y中精确分类分布内的测试样本，并且丢弃语义不被Y所支持的分布外样本。
困惑度：衡量语言模型的优劣
AI天才研究院
04-26 1188
困惑度：衡量语言模型的优劣 1. 背景介绍 1.1 语言模型的重要性 在自然语言处理(NLP)领域,语言模型扮演着至关重要的角色。它们被广泛应用于各种任务,如机器翻译、文本生成、语音识别等。随着深度学习技术的不断发展,基于神经网络的语言模型已经
大语言模型应用指南：从人工智能的起源到大语言模型
AI天才研究院
06-27 1852
人工智能（Artificial Intelligence，AI）自诞生以来，一直是计算机科学领域的重要研究方向。早期的AI系统主要依赖于专家知识和规则库，通过逻辑推理和符号计算来解决问题。然而，这种基于规则的系统在处理复杂和多变的现实世界时，表现出了明显的局限性。随着数据量的爆炸式增长和计算能力的提升，研究者们开始探索基于数据驱动的机器学习方法，尤其是深度学习（Deep Learning），从而引发了AI领域的革命性进展。
NLP：n-gram模型
Puzzle的博客
09-22 1万+
N-Gram 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。主要有两个重要应用场景： （1）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。 （2）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。 习惯上，1-gram叫unigram，2-gram称为bigram，3-gram是trigram。还有four-gram、five-gram等，不过大于n>5的应用很少见。常用的是Bi-gram (N...
n-gram详细介绍
weixin_41797870的博客
10-21 3525
原文链接：斯坦福大学自然语言处理第四课“语言模型（Language Modeling） 一、课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课： https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记，以课程PPT/PDF为主，其他参考资料为辅，融入个人拓展、注解，抛砖引玉，欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习。 课件汇总下载地址：斯坦福大学自然语言处理公开课课件
第五章语言模型：n-gram
weixin_46365033的博客
12-13 2623
文章目录基本概念语句s=w1w2...wms=w_1w_2...w_ms=w1​w2​...wm​的先验概率历史基元*问题解决方法如何划分等价类*题型十二：根据n-gram划分句子*n-gram的应用音字转换问题汉语分词问题*参数估计*题型十三：给定训练语料根据n-gram求取句子的概率*数据平滑基本思想*加1法*题型十四：加1法实操减值法/折扣法*Good-Turing（古德图灵）估计法Back-off方法/后退方法/Katz后退法绝对减值法线性减值法四种减值法的比较删除插值法语言模型的自适应*问题基于缓
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。
N-gram模型的优缺点
Eliza1130的专栏
04-10 9939
不知不觉发现最近学了好多查询扩展方面的东东，对
NLP中的n-gram模型
Lomo的博客
05-25 853
NLP中的n-gram模型1. 什么是语言模型2. n-gram模型2.1 什么是n-gram模型2.2 n-gram评价语句是否合理2.3 n-gram模型小结参考： 1. 什么是语言模型 什么是语言模型？简单地说，语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否合理的概率。 标准定义：对于语言序列,语言模型就是计算该序列的概率，即 从机器学习的角度来看：语言模型是对语句的概率分布的建模。 通俗解释：判断一个语言序列是否是正常语句，即是否是人话，例如: 2. n-gram模型 2.1 什
关于N-Gram模型
pandav5的专栏
03-13 656
我把N-Gram关键的几句话贴出来（对别人帖子的一些修改）：     该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。     在介绍N-gram模型之前，让我们先来做个香农游戏（Shannon Gam
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