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

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。

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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。
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