N元语言模型

最新推荐文章于 2025-10-11 23:00:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-11 23:00:18 发布 · 5.7k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#自然语言处理

N元语言模型用于计算句子概率，如2元模型基于前一个词语预测下一个。在语音识别、机器翻译等领域有广泛应用。参数通过极大似然估计进行估算，马尔科夫假设简化了概率计算。

语言模型是干嘛的？

语言模型可以计算任何句子的概率。例如，“I love you”的概率是多少？用数学语言表述，N元语言模型( N -gram model)根据一个词语的前N−1个词语，来计算这个词语的概率。如果我们有了一个2元模型，“I love you”的概率就等于P(I)×P(love

最低0.47元/天 解锁文章
自然语言处理（七）——n元语法模型计算句子出现概率
huihuisd的博客
01-02 5448
一、前言 区别于形式语言进行自然语言处理，语言模型在自然语言处理中不关心句子的语法，而是关心这个句子出现的概率，即使一个句子完全符合语法逻辑，但是在语料库中未出现，我们仍然可以认为这个句子出现的概率为0。目前计算句子的概率一般采取n元语法模型，因此接下来就引入n元语法模型 二、n元语法模型 介绍n元语法模型之前，要懂一个理想情况下计算概率的模型。对于一个由m个基元(“基元”可以为字、词或短语...
语言模型——n元语法模型
qq_36047533的博客
03-05 4778
语言模型：n元语法模型1. 概念2. 类型：2.1 unigram model2.2 bigram model3. unigram、bigram频率统计；参考链接： 1. 概念 N-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...
什么是语言模型
最新发布
haogexiaole的博客
10-11 939
虽然像 BERT 这样较小的模型是公开发布的，但像 GPT-3 这样较新的模型是封闭的，只能通过 API 访问。在正常的监督学习中，人们指定一个输入-输出对的数据集，并训练一个模型（例如，通过梯度下降的神经网络）来拟合这些示例。一个重要的警告是，语言模型（或任何技术）在工业中的使用方式是复杂的。首先，我们所说的"大"是什么意思？这些概率是基于各种 n-gram（例如，"吃了 这 老鼠"和"吃了 这 奶酪"）在大型文本语料库中出现的次数计算的，并经过适当平滑以避免过拟合（例如，Kneser-Ney 平滑）。
语言模型和n元语法
Torero_lch的博客
08-13 1275
语言模型定义 语言模型用来构建字符串s的概率分布，即一个句子出现的概率。考虑句子中词语的联系，其句子出现的概率计算公式可以表示为： 认为第i个词出现的概率是由前面i-1个历史词决定的，这里使用频率来估计概率（这种估计概率值的方法称为极大似然估计，MLE）。在这种情况下，当i较大时，i-1个历史词的组合方式就很多，我们必须考虑所有i-1个历史词的所有组合方式和出现情况。假设词汇集大小1...
语言模型（N元语言模型&平滑&语言模型评价指标）
xiaziqiqi的博客
02-27 1163
重现N-gram模型，代码，改进和优化。理解N-gram模型的概念和理解。除此之外，还有一部分有关于PPL的理解和公式的定义。
基于N元语言模型的文本分类方法
07-15
基于N元语言模型的文本分类方法.pdf 汉语n元模型统计软件.ppt 基于N元语法的汉语自动分词系统研究.pdf 一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法.pdf 语言模型的基本概念.doc N元语言模型的解码算法.doc N元语言模型...
N元语言模型在文本分类中的应用研究
在处理自然语言文本时，N元语言模型是一种广泛使用的统计模型，它能够有效地预测文本中下一个单词出现的概率。N元语言模型基于这样的假设：一个词的出现仅与它前面的N-1个词有关（称为N元组或N-gram）。随着N的增加...
统计语言模型：N元语法模型（N-gram）
xunyishuai5020的博客
02-19 1331
马尔科夫假设认为在一句话中，某单词的出现概率只与它前面的前 nnn 个单词有关。 2.2.1 Bi-gram 基于一阶马尔科夫假设衍生出Bi-gram语言模型，该模型假设句中单词的出现概率只与其前面相邻的前1个单词有关，所以模型表达式可简化成如下： P(S)=P(W1,W2,…,Wn)=P(W1)P(W2∣W1)⋯P(Wn∣Wn−1)(4) P(S) = P(W_1, W_2, …, W_n) = P(W_1)P(W_2|W_1) \cdots P(W_n|W_{n-1}) \tag{4} P(S)=P.
统计语言模型 (n元语言模型）
Dark_Cultivation的博客
07-31 611
摘要：语言模型是自然语言处理的核心技术，用于计算句子概率和预测下一个词。统计语言模型通过条件概率链式法则计算句子概率，但面临数据稀疏问题。N-gram模型引入马尔可夫假设简化计算，将上下文限制为前n-1个词。通过最大似然估计从语料库统计N-gram概率，但零概率问题需采用平滑策略（如加一平滑）解决。语言模型在输入法、机器翻译等应用中发挥重要作用。
N-gram 语言模型
步入人工智能
05-26 6219
本内容主要介绍统计语言模型——N-gram（n 元）模型。
【NLP】n元语言模型
学习记录，厚积薄发
04-16 2043
n元语言模型
作业一：训练Bigram模型并预测句子概率|自然语言
taoxing
10-23 5960
目录1.实验内容2.思路3.python代码4.结果 1.实验内容 ∙\bullet∙ 基于人民日报标注语料（见附件），训练一个Bigram语言模型，并预测任意给定语句的语言概率。（中文分词可以采用Jieba, SnowNLP, PkuSeg, IK Analyzer, HanLP等） ∙\bullet∙ 附件部分内容： 2.思路 ∙\bullet∙ 由于词已经分好，那么训练模型只需要计算每个词的概率以及两个词组的共同概率，这里我使用正则表达式来提取每个词，然后使用字典存储它们的频数。 ∙\bull
头歌-模型构建 —— DenseNet
qq_54195994的博客
10-22 1320
【代码】头歌-模型构建 —— DenseNet。
NLP之统计语言模型—N元模型（N-Gram）
weixin_43439235的博客
03-21 1809
总的来说，语言模型可以分为两种，分别是规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位的内在统计规律，广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体和手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询。 N-Gram假设：第n个词的出现只与前面的n-1个词相关，而与其他任何词都不相关，整句的概率是各个词出现概率的乘积。这种可以结合上下文方法其实就是马尔可夫假设，结合上下文信息，预测将要出现的那...
jieba自然语言处理-头歌
大白的博客
10-31 2162
自然语言处理-头歌
自然语言处理（NLP）练习题
Songxianshengbei的博客
03-05 2415
答案：在情感分析中，常用的方法有基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。答案：词袋模型（Bag of Words）是一种将文本转化为数值向量的方法，它忽略文本的语法和词序，只关注单词在文本中出现的频率。答案：停用词（Stop Words）是指在文本中频繁出现但对文本意义贡献较小的词，如“的”、“是”、“在”等。答案： 分词是将文本拆分成更小单元（如单词、子词或字符）的过程。答案：NLP的主要任务包括文本分类、信息提取、命名实体识别、句法分析、情感分析、问答系统、机器翻译、文本摘要等。
数据科学导论——数学基础之概率
xiaolanglang_的博客
03-16 932
第1关：概率基础之贝叶斯 1、假设有两碗曲奇饼，碗A包含30个香草曲奇饼和10个巧克力曲奇饼，碗B这两种曲奇饼各20个。 现在假设你在不看的情况下随机地挑一个碗拿一块饼，得到了一块香草曲奇饼。从碗A渠道香草曲奇饼的概率是多少? A、0.6B、0.2C、0.4D、0.3 答案：A 2、假设一个学校里有60％男生和40%女生。女生穿裤子的人数和穿裙子的人数相等，所有男生穿裤子。一个人在远处随机看到了一个穿裤子的学生。那么这个学生是女生的概率是多少？ A、0.05B、0.25C、0.3D、0.5
评论
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