n-gram 第5页

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

【PyTorch】10 文本篇更多代码——BOW、N-Gram、CBOW、LSTM、BI-LSTM CRF

示例1.基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器完整代码结果2.词嵌入：编码形式的词汇语义2.1N-Gram语言模型完整代码结果2.2计算连续词袋模型(CBOW)的词向量完整代码结果3.序列模型和长短句记忆（LSTM）模型完整代码结果4.高级：制定动态决策和BI-LSTMCRF代码结果小结1.基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器原教程网站模型将会把BOW表示映射成标签上的对数概率。我们

Yang SiCheng·2022-11-20 19:30

文章阅读总结：GPT

无监督框架1）框架：使用语言模型进行预训练，使用n-gram方法对当前词进行预测；（使用前k个词进行预测第k个词，最大化出现可能性）2）GPT和BERT都是使用Transformer作为模型的基础，但是

留小星·2022-11-20 07:34

Kaldi语音识别技术(四) ----- 完成G.fst的生成

Kaldi语音识别技术(四)-----完成G.fst的生成文章目录Kaldi语音识别技术(四)-----完成G.fst的生成一、N-Gram语言模型简介二、环境准备srilm工具的安装三、文件准备(一)

Python-AI Xenon·2022-11-19 04:47

一文看懂自然语言处理语言模型 n-gram word-embedding CBOW Skip-gram word2vec glove解读

1.n-gram自己理解:n代表窗口长度，n-gram的思想就是先滑窗，然后统计频次，然后计算条件概率，你可以取前面n个的条件概率，不一定要取全部的，最后得到的是整个句子的一个概率，那这个概率可以代表句子的合理性

HxShine·2022-11-16 17:55

wenet--学习笔记（1）

wenet+命令词语言模型（n-gram比较简单）将wenet轻量化：

Wsyoneself·2022-11-14 09:20

一篇文章入门循环神经网络RNN

NLP一、循环神经网络1、文本的tokenizationtokenization：分词，分出的每一个词语就是token中英文分词的方法：把句子转化为词语、把句子转化为单个字2、N-gram表示方法句子可以用单个字

一只楚楚猫·2022-11-09 21:47

石头猿rock·2022-11-04 09:21

MySQL全文索引like模糊匹配查询慢解决方法

目录需求全文索引介绍全文索引使用中文分词与全文索引什么是N-gram？这个上面这个N是怎么去配置的？

·2022-11-02 16:16

自然语言生成之n-gram

自然语言生成之n-gramn-gram简介n-gram是指的一段文本中n个连续词组成的片段。

Adenialzz·2022-10-28 05:03

自然语言处理 | (11) N-gram语言模型及其应用

目录1.前言2.什么是N-Gram模型3.利用N-Gram模型评估语句是否合理4.N-Gram模型评估语句合理性的例子5.N-Gram中N的选择及其对性能的影响6.N-Gram语言模型的其他应用7.使用

CoreJT·2022-10-13 10:10

NLP自然语言处理与神经网络——01.embedding实现（理论+实践）

在传统的机器学习中，用N-gram往往会取得很好的效果，但是在深度学习

头发没了还会再长·2022-10-04 07:40

【语音识别】自动语音识别（ASR）研究综述

研究综述零、参考资料1、参考文档2、参考论文3、参考代码一、语音识别基础知识1、特征提取（MFCC声学特征）2、声学模型（建立关于语音特征和音素的映射关系（条件概率），语音识别中最重要部分）3、语言模型（n-gram

王小希ww·2022-09-29 07:53

NLP技术基石：从N-gram统计语言模型到BERT预训练模型演变史概述

每天给你送来NLP技术干货！来自：老刘说NLP作者：刘焕勇统计语言模型语言模型(LanguageModel)，是当前非规则自然语言处理的根基，也是自然语言处理学科的精髓所在简单来说，语言模型简就是一串词序列的概率分布，语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P，表示这段文本存在的可能性。即，P(wi|w1,w2,...,wi−1)。不过，显而易见的是，我们在实际工作中会经常碰到文本长度

zenRRan·2022-09-27 16:45

自然语言处理（5）——语言模型

NLP学习笔记（5）——语言模型1.基本概念1.1概念导入1.2划分等价类的方法——n元文法模型（n-gram）1.3概率计算1.4语言模型的应用1.4.1音字转换问题1.4.2汉语分词问题2.参数估计

胖虎干嘛了·2022-09-25 07:31

自然语言处理——序列模型

HMM隐马尔可夫模型马尔可夫性是指当前状态t只和前一状态t-1相关(一阶)，和之前t-2之前的就不相关，这个也算是n-gram语言模型吧，都是为了控制模型复杂度（一方面模型过于复杂，数据集不够会导致模型达不到收敛

leeber_94·2022-09-25 07:27

学习笔记【机器翻译评测指标】

机器翻译评测指标1.BLEU基于n-gram的精度度量。

hei_hei_hei_·2022-08-28 07:10

7.pytorch自然语言处理-循环神经网络与分词

一、基础知识1、tokenization分词分词，分出的每一个词语叫做token*清华大学API：THULAC；或者直接用jieba可以切分为词语，或者完全分成一个一个字2、N-gram表示把连续的N个词语作为特征

还我的鸭脖！·2022-08-21 07:41

【自然语言处理与文本分析】中文分词的基本原理，如何进行词性标注使用HMM算法提高准确率

中文分词分词的难点法则式分词统计式分词词性标注：词性标注简介词性标注的难点词性的种类及意义保留某些词性的词分词：N-Gramvs.中文分词分词的难点法则式分词统计式分词词性标注：词性标注简介词性标注的难点词性的种类及意义保留某些词性的词N-Gram

晴天qt01·2022-07-22 07:20

自然语言处理理论和应用

自然语言处理理论和应用自然语言处理介绍什么是自然语言什么是自然语言处理（NLP）什么是自然语言理解（NLU）自然语言处理任务与方法预备知识语言模型什么是语言模型常见的语言模型N-Gram语言模型（n元模型

C君莫笑·2022-07-11 07:32

NLP基础知识点：BLEU（及Python代码实现）

根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n。

梆子井欢喜坨·2022-07-07 07:41

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