n-gram 第6页

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

NLP-神经语言模型：文本生成

一、引言在NLP-统计语言模型中已经简要介绍过语言模型的相关知识，该文中已阐述语言模型的应用场景和一些传统的实现方式，本文接着演示n-gram的另一种实现方式-神经网络，那这样的实现方式就是神经语言模型吗

Huoyo·2021-06-07 07:57

n-gram语言模型LM

目录统计语言模型N-gram语言模型与评价方法平滑算法拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing/Add-oneSmoothing)古德图灵平滑(Good-turingSmoothing)插值平滑卡茨平滑

栋次大次·2021-06-05 20:55

利用N-Gram模型概括数据（Python描述）

什么是N-Gram模型？在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。

mrlevo520·2021-05-21 04:44

中文NLP笔记：9. 基于LSTM的文本分类

图片发自App序列模型语言模型N-gram前面的词袋模型（Bag-of-Words，BoW），没有考虑每个词的顺序有些句子即使把词的顺序打乱，还是可以看懂这句话在说什么，有时候词的顺序打乱，句子意思就变得面目全非

不会停的蜗牛·2021-05-15 20:10

Day 7 以推特为语料库进行舆情分析[2]

训练分类器特征提取我们将N-Gram（该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。

KeenorHam·2021-05-06 04:15

word2vec与cw2vec的数学原理

在这里仅讨论n-gram语言模型和神经网络语言模型(NeuralNetworkLanguageModel,NNLM)。

jaylin008·2021-05-05 07:40

24.深度学习之自然语言处理-fastText & GloVe

24.1fasttextfasttext是一个用于高效学习单词表示和句子分类的库fasttext原理Fasttext的3个特点：神经网络模型架构，分层SoftMax和N-gram子词特征fastText

大勇若怯任卷舒·2021-04-21 10:30

n-gram模型创建与分析

n-gram模型：在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。

羽恒·2021-04-20 23:24

语言模型 Language model

求条件概率时只考虑在i之前出现的n个单词然后利用贝叶斯公式求解每个条件概率但这样的问题在于训练预料中有些Ngram缺失导致连乘为0，所以要做smoothing操作NeuralLanguageModel考虑到N-gram

Bernard_Yang·2021-04-19 06:24

【pytorch】双向LSTM实现文本情感分析

从零实现手写数字识别(六)认识NLP，RNN实现文本情感分析(六)经典试题整合循环神经网络tokenization：分词token：具体的词常见工具jiebaTHULAC(不推荐)分词方法：句子转为词语句子转换为单个字N-gram

琴&·2021-03-29 08:46

无监督学习-词嵌入|深度学习（李宏毅）（七）

在WordEmbedding之前，常用的方法有one-hot、n-gram、co-occurrencematrix，但是他们都有各自的缺点。WordEmbedding是一种无监督的方法。

酷酷的群·2021-03-28 20:08

通俗理解n-gram语言模型

假设现在语料库的词汇量为，对于长度为的句子来说：通过上面的表格可以看出，增加条件概率中的条件相对应的参数数量会呈现指数的增长。参数的数量越多表示模型相对越复杂。如果我们想要减少参数，最简单的方法就是简化模型，考虑极端情况下只保留，此时计算句子的概率公式为：依然使用上面我们自己构建的小型语料库：商品和服务商品和服物美价廉服务和货币如果想要计算p(BOS商品和服务EOS)的概率，只需要计算出p(BOS

iChenkc·2021-01-14 19:44

如何计算给定一个unigram语言模型_N-Gram语言模型初探

笔者在工作用中应用到了query改写和query的纠错，均起到了不错的应用效果，本文将从一下几点介绍n-gram语言模型。n-gram语言模型基本概念n-gram语言模型的工具—k

无形小手·2020-12-30 14:53

NLP《语言模型（一）-- 基于统计的N-Gram语言模型》

前言，上一篇我们学习了一些基于醉打匹配规则的分词方法，这一篇我们介绍基于概率统计的方法之一，概率语言模型LM。一：什么是语言模型？每一句话，都是由若干个词语组成，这些词语的排列组合由若干种，但是只有少量的句子是能被该语言所理解的。中文有中文的语言习惯，英语有英语的语言习惯，那么怎么知道某个句子某个句子Sentence是不是说的是“正常话”呢？是不是能被人理解的话呢？假如存在一个评分机制，score

星海千寻·2020-10-13 22:06

第九章马尔可夫模型——统计自然语言处理基础笔记

1.马尔可夫模型特征：有限历史假设该随机变量的概率，只取决于前面一个随机变量时间不变性时间变化不影响各随机变量的概率但是n-gram模型是马尔可夫模型的特殊情况，n大于等于2时候就违反了有限历史假设。

个革马·2020-10-11 10:35

使用sklearn CountVectorizer 实现n-gram

#coding=utf-8'''Createdon2018-1-25'''fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizertext=["Asmileisthemostcharmingpartofapersonforever.","Asmileis"]#ngram_range=(2,2)表明适应2-gram,decode_error="

姚贤贤·2020-09-17 05:05

自然语言处理（NLP）： 03 tfidf 特征抽取&n-gram 扩展 + 朴素贝叶斯模型

本章节研究内容：tfidf特征抽取&n-gram扩展+朴素贝叶斯模型经过交叉验证，模型平均得分为0.8947。

福利2020·2020-09-17 04:52

一段没有空格的中英文分词的n-gram算法实现

用的N-Gram算法很简单的。也能解决楼上的朋友的问题就是第一个单词和往后数8个单词的排列组合的取最大概率值得时候，把第一位的单词作为分词的结果，然后分词窗口后移，继续下一步。

iteye_10078·2020-09-16 23:28

纠错

博客园“，输成”博客员”了，建立在大数据上的搜索引擎会自动纠错，如：就这个例子Google和Baidu返回给我的分别是：显示以下查询字词的结果：博客园和您要找的是不是:博客园，他们都做到了自动纠错，尝试过n-gram

O__o吗果芒要·2020-09-16 22:09

基于深度学习的中文语音识别系统框架（pluse）

语言模型有传统n-gram模型和基于深度神经网络的CBHG网络结构，

weixin_30240349·2020-09-16 10:55

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