n-gram 第6页

【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

详解机器翻译任务中的BLEU

目录一、nnn元语法（N-Gram）二、BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）2.1BLEU定义2.2BLEU的探讨2.3BLEU的简单实现References一、nnn

aelum·2022-07-07 07:29

自然语言处理中的语言模型与预训练技术的总结

目录0.背景1.统计语言模型（StatisticalLanguageModel）马尔科夫假设（MarkovAssumption）N-Gram模型拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing）语言模型的评价标准

茫茫人海一粒沙·2022-06-22 07:56

BLEU——机器翻译评测

本次BLEU算法的学习参考了东北大学出版的《机器翻译-统计建模与深度学习方法》，代码的学习参考了这篇博客:BLEU算法详解.目录BLEU算法介绍N-gram准确率（N-gramPrecision）召回率短句惩罚因子

杨一yangyi·2022-06-19 13:48

机器翻译评测----BLEU算法

BLEU算法前言N-gram召回率短句惩罚因子BLEU实例代码前言BLEU(bilingualevaluationunderstudy)算法是由IBM提出的用来自动评测机器翻译质量的算法。

Jun_2077·2022-06-19 13:48

37 - Word Embedding原理精讲及其PyTorch API教程讲解

NNLM)2.4word2vec模型2.4.1改进12.4.2改进23.nn.Embedding1.语言建模一种基于已有的人类组织的文本预料来去做无监督学习，如何组织一句话并还能得到单词的语义表征统计模型：n-gram

取个名字真难呐·2022-05-30 07:00

N-gram 语言模型

本内容主要介绍统计语言模型——N-gram（n元）模型。1.1语言模型语言模型（Languagemodel，LM）就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否合理的概率。

空杯的境界·2022-05-28 07:24

Python自然语言处理：文档相似度计算（gensim.models）

每个文档形成一个频率值向量）3.仅出现与否（每个文档形成一个出现与否的二元向量）4.Word2vec模型（每个词形成一个向量）5.Doc2vec模型（每个词或者句子形成一个向量，可以出现未登录词）6.N元模型（n-gram

sinat_36115361·2022-05-21 07:15

基于Python和TFIDF实现提取文本中的关键词

目录前言词频逆文档频率（TFIDF）TermFrequencyInverseDocumentFrequencyTFIDFPython中的TFIDFPython库准备准备数据集文本预处理TFIDF关键词提取1.生成n-gram

·2022-04-25 12:30

NLP-文本处理：拼写纠错【非词（编辑距离）、真词（编辑距离...）候选词 -＞ “噪音通道模型”计算候选词错拼成待纠错词的似然概率 -＞ N-gram模型评估候选词组成的语句合理性】

一、贝叶斯公式1、单事件P(Ax∣B)P(A_x|B)P(Ax∣B)=P(AxB)P(B)=P(B∣Ax)×P(Ax)P(B)=P(B∣Ax)×P(Ax)∑i=0n[P(B∣Ai)∗P(Ai)]=\frac{P(A_xB)}{P(B)}=\frac{P(B|A_x)×P(A_x)}{P(B)}=\frac{P(B|A_x)×P(A_x)}{\sum_{i=0}^n[P(B|A_i)*P(A_i)]

u013250861·2022-04-25 07:37

NLP：language model(n-gram/Word2Vec/Glove)

首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等，给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将Query(UserorPage)和广告Ad投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果Query是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果Query是网页，则需要

算法学习者·2022-04-25 07:14

从零实现深度学习框架——N-Gram语言模型(一)

引言本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。要深入理解深度学习，从零开始创建的经验非常重要，从自己可以理解的角度出发，尽量不使用外部完备的框架前提下，实现我们想要的模型。本系列文章的宗旨就是通过这样的过程，让大家切实掌握深度学习底层实现，而不是仅做一个调包侠。从本文开始就来了解自然语

愤怒的可乐·2022-04-25 07:44

计算机语言学笔记（三）N-gram和数据平滑

3N-gram和数据平滑3.1语言建模语言建模：对于一个服从某个未知概率分布P的语言L，根据给定的语言样本估计P的过程被称作语言建模。语言建模技术首先在语音识别研究中提出，后来陆续用到OCR、,手写体识别,机器翻译,信息检索等领域。在语音识别中，如果识别结果有多个，则可以根据语言模型计算每个识别结果的可能性，然后挑选一个可能性较大的识别结果。对于给定句子s=w1w2w3…，使用链式规则计算P(s)

tianyouououou·2022-04-17 07:55

计算语言学课程笔记（三）

本周的内容主题是另一个计算语言学领域非常重要的基础概念：n元语法模型(n-gram,也有翻译为文法模型的)本部分也非常基础，但是确实统计自然语言处理这一方法论的核心与重中之重。

飞奔的火焰·2022-04-17 07:54

N-gram&NPLM语言模型

常见的语言模型：N-gram,决策树，最大熵模型，隐马尔可夫模型，条件随机场，神经网络等n-gram语言模型介绍：根据条件概率公式由于要计算wi出现的概率，就要统计前i-1个词出现的情况，假设词库中有n

海滩上的那乌克丽丽·2022-04-15 07:27

使用 Python 分析 14 亿条数据

它是由谷歌的n-gram数据集驱动的，根据书本印刷的每一个年份，记录了一个特定单词或词组在谷歌图书的使用量。然而这并不

代码输入中...·2022-04-09 07:39

复旦nlp实验室 nlp-beginner 任务一：基于机器学习的文本分类

章数据集：ClassifythesentimentofsentencesfromtheRottenTomatoesdataset实现要求：NumPy需要了解的知识点：文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:38

A Neural Probabilistic Language Model (2003)论文要点

论文链接：http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf解决n-gram语言模型（比如tri-gram以上）的组合爆炸问题，引入词的分布式表示

weixin_30457465·2022-03-03 07:08

【论文研读】NNLM—A Neural Probabilistic Language Model

我们建议通过学习一个分布式的词表示来克服维数的诅咒，它允许每个训练句子向模型告知一个指数数量的语义相邻句子N-gram它不考虑1到2个单词以外的上下文，1秒内它不考虑单词之间的“相似性”。

VirusBenn·2022-03-03 07:00

A Neural Probabilistic Language Model(文献阅读笔记)

这篇NNLM使训练得到的模型比传统的统计语言模型使用n-gram能建模更远的关系，并且考虑到了词与词之间的相似性，一些相似的词获得了自然的平滑。前者是因为神经网络的结果使得，后者是因为使用了词向量。

NINJA_xu·2022-03-03 07:17

NLP（三）学习《Efﬁcient Estimation of Word Representations in Vector Space》

本篇是学习SkipGram算法，对论文内容进行概括，方便查阅和总结1介绍传统的N-Gram方法在很多任务具有其局限性，比如，用于自动演讲识别中域数据量是有限的，而这部分的性能通常以高质量转录的语音数据的大小为主

shijiatongxue·2022-02-22 02:03

2018 · ICLR · A NEW METHOD OF REGION EMBEDDING FOR TEXT CLASSIFICATION

2018·ICLR·ANEWMETHODOFREGIONEMBEDDINGFORTEXTCLASSIFICATION想法来源：为了挖掘深层的语法信息，利用上下文来表示word，利用n-gram来表示上下文

HelloShane·2022-02-20 08:16

n-gram模型和word2vector

求解空间符合真实的逻辑hierarchicalsoftmax：CBOW（continuousbackofwords）和Skip-gram带权路径最短和编码

少帅qaz·2022-02-16 05:12

论文笔记 | Recurrent neural network based language model

简单直接提出RNNLM，使用大量实验证明和n-gram相比效果不错（缺点是训练复杂度比较高）。由于模型

7okis·2022-02-11 00:54

2018PKU软件工程夏令营机试题目选

B:n-gram串频统计总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述在文本分析中常用到n-gram串频统计方法，即，统计相邻的n个单元（如单词、汉字、或者字符）在整个文本中出现的频率。

锦绣拾年·2022-02-08 21:34

自然语言处理——5.3 语言模型（数据平滑）

基本约束困惑度定义：对于一个平滑的n-gram，其概率为，可以计算句子的概率:假定测试语料由个句子构成,那么整个测试集的概率为：模型对于测试语料的交叉熵：其中，是测试文本的词数。

SpareNoEfforts·2022-02-06 17:44

Elasticsearch 7.x 深入【1】索引【三】 field datatype

rankfeatureelasticsearch7.0新特性之searchasyoutypeThenewelasticsearchdatatype,search_as_you_type自然语言处理NLP中的N-gram

孙瑞锴·2022-02-05 15:46

NLP获取词向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析）

自然语言处理的第一步就是获取词向量，获取词向量的方法总体可以分为两种两种，一个是基于统计方法的，一种是基于语言模型的。1Glove-基于统计方法Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法，基本思想是：用一个词语周边其他词语出现的次数（或者说两个词共同出现的次数）来表示每一个词语，此时每个词向量的维度等于词库容量，每一维存储着词库对应序号的词语出现在当前词语周围的次数，所有这些词向量组成的矩阵

早起的小虫子·2021-11-29 17:00

三、中文分类机器学习解决方案

1.1文本分类=文本表示+分类模型1.1.1文本表示：BOW、N-Gram、TF-IDF、word2vec、wordembeddingELMo分类模型：NB、LR、SVM、LSTM、CNN等1.1.2分类模型

许志辉Albert·2021-08-26 14:20

BLEU算法

原理根据N-gram，n机器翻译的长度，即[len(ref)/len(MT)]>1,1−[len(ref)/len(MT)]<0,则0<BP<1的一个数，来降低BLEU结果过高的问题

wangxcathy·2021-06-21 06:57

SRILM输出的语言模型文件的格式解析

\n-grams:后面，每个n-gram隔行来表示，第一列代表了取对数之后的概率，第二列代表了真实的n-gram，第三列则是回退系数，bac

Nise9s·2021-06-13 21:30

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