n-gram 第5页

迁移学习（含代码示例）

模型测试模型调优增加训练轮数调整学习率增加n-gram特征修改损失计算方式自动超参数调优模型保存与重加载词向量简介词向量模型压缩文件下载解压文件代码实现加载bin文件获取词向量邻近词进行效果检验迁移学习迁移学习三大概念预训练模型

GodGump·2022-12-26 15:04

NLP常见语言模型及数据增强方法总结

文章目录一、NLP常见语言模型1、词的离散表示1、One-hot编码（独热编码）2、BagofWords（BOW，词袋模型）3、N-gram语言模型2、词的分布式表示1、共现矩阵（Co-currenceMatrix

2201_75499313·2022-12-26 04:42

天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4 基于深度学习的文本分类1-FastText

学习目标学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参文本表示方法Part2-1现有文本表示方法的缺陷之前介绍的几种文本表示方法（One-hot、BagofWords、N-gram、TF-IDF

冬于·2022-12-23 08:07

自然语言处理（五）：文本预处理之文本特征处理

自然语言处理笔记总目录文本特征处理的作用：文本特征处理包括为语料添加具有普适性的文本特征，如n-gram特征，以及对加入特征之后的文本语料进行必要的处理，如长度规范。

GeniusAng丶·2022-12-23 07:17

NLP基础：n-gram语言模型和神经网络语言模型

文章目录语言模型的计算n-gram语言模型n-gram平滑技术神经网络语言模型(NNLM)基本思想神经网络语言模型小结语言模型评价指标—困惑度语言模型是自然语言处理中的重要技术，假设一段长度为TTT的文本中的词依次为

VariableX·2022-12-22 06:24

【AI理论学习】n-gram语言模型和神经网络语言模型

n-gram语言模型和神经网络语言模型什么是语言模型语言模型的计算什么是n-gram模型n-gram平滑技术什么是神经网络语言模型（NNLM）？

镰刀韭菜·2022-12-22 06:22

NLP系列(5)_从朴素贝叶斯到N-gram语言模型

寒小阳·2022-12-21 06:13

笔记：语言模型（Language Model）（一）

其中最主要采用的是n元语法模型（n-gram），这种模型构建简单、直接，但因为数据缺乏需要采用平滑（smoothing）算法。一个语言模型中，通常构建为字符串s的概率分布p(s)，反映的是字符串

阿秋就是阿秋·2022-12-21 06:10

循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）以及Pytorch的使用

语言模型：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么在使用RNN之前，语言模型主要采用n-gram,n是一个自然数，假设一个词出现的频率只与前面N个词相关。

jiangchao98·2022-12-20 11:58

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第6课-语言模型-传统语言模型(n-gram)

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录1.语言模型基本概念2.语言模型参数估计3.参数的数据平滑4.语言模型性能评价5.语言模型应用1.语言模型基本概念语言模型的基本思想:句子S=w1,w2,…,wn的概率p(S)刻画句子的合理性对语句合理性的判断:规则法：判断是否合乎语法、语义（语言学定性分析

vector<>·2022-12-19 20:40

自然语言处理（二）：文本预处理之文本处理的基本方法

自然语言处理笔记总目录文本预处理中包含的主要环节文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别文本张量表示方法one-hot编码Word2vecWordEmbedding文本语料的数据分析标签数量分布句子长度分布词频统计与关键词词云文本特征处理添加n-gram

GeniusAng丶·2022-12-19 16:24

NLP文本生成的评价指标有什么？

1.BLEU2.ROUGE2.1ROUGE-N（将BLEU的精确率优化为召回率）2.2ROUGE-L（将BLEU的n-gram优化为公共子序列）2.3ROUGE-W（ROUGE-W是ROUGE-L的改进版

快乐小码农·2022-12-19 08:45

第五章语言模型：n-gram

文章目录基本概念语句s=w1w2...wms=w_1w_2...w_ms=w1w2...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

右边是我女神·2022-12-15 07:15

基于统计的语言模型-n元语法模型

n-gram模型概述1、n-gram模型，也称为N元语法模型，是一种基于统计语言模型的算法，n表示n个词语，n元语法模型通过n个词语的概率判断句子的结构。

@从心·2022-12-15 07:13

语言模型--n-gram解读

一、N-Gram的原理N-Gram是基于一个假设：第n个词出现与前n-1个词相关，而与其他任何词不相关。（这也是隐马尔可夫当中的假设。）整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。

醒了的追梦人·2022-12-15 07:43

语言模型公式推导

语言模型公式推导句子的概率P(S)及n-gram语法模型bigram模型计算条件概率n-gram模型计算条件概率语言模型在信息检索、机器翻译、语音识别中承担着重要的任务。

luoyulai1987·2022-12-15 07:42

学习笔记——A Neural Probabilistic Language Model

采用神经网络而不是n-gram解决语言模型问题，可以更好利用上下

Eyre_Chan·2022-12-14 10:36

A Neural Probabilistic Language Model论文阅读记录

遇到的困难包括curseofdimensionality维数灾难:用于测试模型的单词序列很可能与训练中看到的所有单词序列不同.传统方法n-gram提高泛化性。本文提出学习单词的分布式表达来接维数

东方小虾米·2022-12-14 10:01

A Neural Probabilistic Language Model

《ANeuralProbabilisticLanguageModel》，这篇论文第一次用神经网络解决语言模型的问题，比传统的语言模型使用n-gram建模更远的关系，且考虑词与词之间的相似性。

hj_caas·2022-12-14 10:54

NER数据增强、badcase处理、数据优化

短句用词维度，长句可以n-gram或者是句子级别的调换顺序。对NER，可以把特定槽位里面的词替换为其他同类型的词，当然文本分类也可以这么做。（收益大）总结规则模板，直接生成数据。（收益不小）复制粘贴。

满腹的小不甘_静静·2022-12-13 12:06

文本分类之独热编码、词袋模型、N-gram、TF-IDF

1、one-hot一般是针对于标签而言，比如现在有猫：0，狗：1，人：2，船：3，车：4这五类，那么就有：猫：[1,0,0,0,0]狗：[0,1,0,0,0]人：[0,0,1,0,0]船：[0,0,0,1,0]车：[0,0,0,0,1]fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpenc=OneHotEncoder(sparse=False)labels

陶醉·2022-12-10 13:36

【自然语言处理】对评论进行处理的推荐系统的论文总结

ciecus_csdn·2022-12-10 11:22

NLP_learning 中文基本任务与处理（分词、停用词、词性标注、语句依存分析、关键词抽取、命名实体识别）介绍、jieba工具库

文章目录1、分词2、停用词和N-gram停用词N-gram3、更多任务（词性标注、依赖分析、NER、关键词抽取）词性标注句法依存分析命名实体识别关键词抽取4、jieba工具库使用（1）基本分词函数与用法

斯外戈的小白·2022-12-09 08:50

PyTorch笔记 - Word Embeddings & Word2vec 原理与源码

统计模型：n-gram，N个单词所构成的序列，在文档中出现的次数，基于贝叶斯公

SpikeKing·2022-12-08 07:30

TensorFlow之文本分类算法-5

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-gram模型根据前面章节的描述，n-gram模型是独立地处理分词，与原文中的单词顺序不相关。

uesowys·2022-12-06 22:04

TensorFlow之文本分类算法-6

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-gram模型构建序列模型GloVe（英文全称是GlobalVectorsforWordRepresentation）是一个全球化的英语语境的单词表示的向量集

uesowys·2022-12-06 22:20

【工作周报】

groundtruth作为输入计算分数保存结果到excel文件中时间：12.14~12.20笔记：了解CV领域常用评价标准BLEU、CIDEr、METEOR、ROUGE评价标准之BLEU首先来看Pn，其计算基于n-gram

Bohemian_mc·2022-12-05 15:14

利用传统方法（N-gram，HMM等）、神经网络方法（CNN，LSTM等）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现

自然语言处理中文分词利用传统方法（N-gram，HMM等）、神经网络方法（CNN，LSTM等）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现【Thewordsegmentationtaskisrealizedbyusingtraditionalmethods

JackHCC·2022-12-04 09:43

自然语言处理概述及流程

自然语言处理的几个维度二、调包工程师需要掌握的一些技能2-1、理解算法复杂度2-2、语言模型（LanguageModel）2-2-1、Unigram2-2-2、马尔可夫假设2-2-3、Bigram2-2-4、N-gram

ㄣ知冷煖★·2022-12-03 08:33

循环神经网络（四）

一、循环神经网络和自然语言处理介绍目标知token和tokenization知道N-gram的概念和作用知道文本向量化表示的方法1.1文本的tokenization1.1.1概念和工具的介绍tokenization

秃顶·2022-12-02 11:37

语言模型和编解码模型

文本表示模型：one-hot,tf-idf,n-gram,nnlm,word2vec,elmo,GPT,bert,albert1.one-hot优点：简单快速，缺点：不能体现词的重要性，高维稀疏，不能体现词与词之间的关系解决办法

小杨变老杨·2022-12-02 00:55

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6864我们围绕文本挖掘技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。此数据集中的Usenet公告板包括新汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。raw

·2022-11-30 21:01

TensorFlow之文本分类算法-4

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型

uesowys·2022-11-30 13:42

自然语言处理---文本向量化表示

2.单个字3.n_gram.n_gram考虑到了文本之间的顺序问题自然语言处理中N-Gram模型介绍amazing！

苏轼'·2022-11-30 03:18

JQW_FY·2022-11-30 03:13

TensorFlow之文本分类算法-3

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据N-gram向量集序列向量集序列向量集主要是用于序列模型中对文本执行分词与向量化，与n-gram向量集类似，也使用特征选择与标准化的技术优化序列向量集的表示

uesowys·2022-11-28 12:34

python tfidf特征变换_Spark MLlib机器学习开发指南(4)--特征提取--TF-IDF

LSH)：这类算法能将特征变换与其他算法相结合目录特征提取TF-IDFWord2VecCountVectorizer特征转换标记生成器(Tokenizer)停用词移除器(StopWordsRemover)n-gram

weixin_39969257·2022-11-28 11:36

评价指标BLEU 原理+例子+代码

评价指标BLEU原理+例子+代码简介背景标准的N-gram精确度和修正的N-gram精确度标准的N-gram精确度（standardN-gramprecision）修正的N-gram精确度（modifiedN-gramprecision

百载文枢江左·2022-11-27 20:09

TextCNN pytorch实现

卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征（n-gram）。CNN的优势在于能够自动地对g-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。下图为用于文本分类任务的TextCN

郑不凡·2022-11-27 10:15

文本分类：TextCNN（pytorch实现）

TextCNN原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，在文本分类任务中可以利用CNN提取句子中类似n-gram的关键信息。

MCZ777·2022-11-27 10:13

fastText学习——文本分类

之前主要有One-hot、BagofWords、N-gram、TF-IDF词向量表示方法，但它们存在不足：转换得到的向量维度很高，需要较长训练时间；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。

Quinn-ntmy·2022-11-27 08:03

学习笔记-基于keras实现基于 fasttext 的 IMDB 数据集的文本分类

1、fasttext核心思想fastText的核心思想就是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。

光头小黑·2022-11-27 08:32

NLP（四十八）使用kenlm进行文本纠错

kenlm是用C++编写的语言模型工具，可以方便、快速地计算n-gram。

山阴少年·2022-11-26 10:58

N-gram模型详解

语言模型(LanguageModel)基本概念什么是语言模型？简言之，语言模型可以理解为是一种用于判度一个句子是否通顺的模型。举例来说，假设我们有一个训练好的语言模型modelmodelmodel，给定两个句子：我喜欢AI、喜欢我AI。显然第一个句子更通顺，或者说出现的可能性更大，所以modelmodelmodel，给出的结果就是P(我喜欢AI)>P(喜欢我AI)P(我喜欢AI)>P(喜欢我AI)

lzk_nus·2022-11-25 15:56

ML18-自然语言处理

语言模型实例存在问题N-Gram模型N的取值就是看这个词的出现依赖钱买你多少词。第二个表格就是，当i出现时i,want,to…等出现的次数（i后边接着（want\to\eat）的次数）。

十九岁的花季少女·2022-11-23 16:48

（三）使用FastText模型进行文本情感分析（Pytorch）

准备数据FastText论文的一个关键概念是，它们计算输入句子的n-gram，并将它

Nlper_Zhao·2022-11-23 14:41

基于CNN的情感分析（文本二分类）

原理：利用卷积提取局部特征的特性，捕捉类似于N-gram的关键信息。

LuKaiNotFound·2022-11-23 14:41

NLP自然语言处理——文本分类（CNN卷积神经网络）

学习应用文本分类任务的难点有被识别语言的复杂性和评测函数的设计等，本篇将介绍一个NLP中的深度学习模型——TextCNN模型，CNN的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，形同N-gram

难熬吗1884·2022-11-22 04:05

深度学习实战3-文本卷积神经网络（TextCNN）新闻文本分类

训练模型函数六、测试模型函数七、训练模型与预测今天给大家带来一个简单的中文新闻分类模型，利用TextCNN模型进行训练，TextCNN的主要流程是：获取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸来提取文本的N-Gram

微学AI·2022-11-22 03:18

自然语言处理中的文本表示

文章目录词的离散表示One-Hot词的分布式表示N-gram模型NNLM具体实现：Word2VecCBOW：根据中心词的上下文来预测输出中心词CBOW模型流程举例Skip-gramModel：通过中心词

ctrlcvKing·2022-11-20 23:55

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