
NLP
shao1996
这个作者很懒,什么都没留下…
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机器翻译---随笔
Ttarget=argmaxTP(T)P(S∣T)T_{target}=argmax_{T}P(T)P(S|T)Ttarget=argmaxTP(T)P(S∣T) 基于噪声信道模型的统计机器翻译 P(T∣S)=P(T)P(S∣T)P(S)P(T|S)=\frac{P(T)P(S|T)}{P(S)}P(T∣S)=P(S)P(T)P(S∣T) 对于目标语言句子t1l=t1t2⋯tlt_1^l=t...原创 2019-10-28 21:41:05 · 169 阅读 · 0 评论 -
NLP中几种常见的数据平滑方法
0、简介: 本文所要介绍的平滑就是用来解决这类零概率问题的。其本质核心就是“劫富济贫”,即提高低概率,降低高概率,尽量使概率分布趋于均匀。 1、加法平滑方法 假设每一个n元语法发生的次数比实际统计的次数多δ\deltaδ次。 padd(wi∣wi−n+1i−1)=δ+c(wi−n+1i)δ∣V∣+∑wic(wi−n+1i)p_{add}(w_i|w_{i-n+1}^{i-1})=\frac{\de...原创 2019-10-18 11:21:36 · 5939 阅读 · 0 评论 -
NLP(二)——数学基础
一、概率论 1、概率 三条公理: (1)非负性:P(A)>=0P(A)>= 0P(A)>=0 (2)规范性:P(Ω)=1P(Ω)=1P(Ω)=1 (3)可列可加性:P(∑i=0nAi)P(\sum_{i=0}^nA_i)P(∑i=0nAi)=∑i=0n\sum_{i=0}^n∑i=0nP(Ai)P(A_i)P(Ai) 2、最大似然估计 用相对频率作为概率的估计值,这种概率...原创 2019-10-11 21:16:21 · 542 阅读 · 0 评论