问题描述：由于公司业务产品中，需要用户自己填写公司名称，而这个公司名称存在大量的乱填现象，因此需要对其做一些归一化的问题。在这基础上，能延伸出一个预测用户填写的公司名是否有效的模型出来。目标：问题提出来了，就是想找到一种办法来预测用户填写的公司名是否有效？问题分析：要想预测用户填写的公司名称是否有效，需要用到NLP的知识内容，我们首先能够想到的是利用NLP中的语言模型，来对公司名称进行训练建模，并
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2024-05-17 16:57:45
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# Skip-Gram模型的Python实现
Skip-Gram模型是Word2Vec算法中的一种重要模型，它旨在通过上下文单词来预测目标单词。Skip-Gram模型尤其适合处理大规模文本数据，主要用于自然语言处理（NLP）中的词嵌入（word embedding）任务。本文将介绍Skip-Gram模型的工作原理，并通过Python代码示例实现其基本功能。
## Skip-Gram模型的基本原
word2vec做了什么事情从字面意思上来说就是将单词word转为向量vector，通过词向量来表征语义信息。word2vec模型这篇文章主要介绍的是Skip-Gram模型，除此之外word2vec还有CBOW模型。如上图所示，这两种模型的区别就是Skip-Gram是给定输入词来预测上下文而CBOW则是给定上下文来预测输入词那么如何来训练Skip-Gram模型呢？上面这张图使用的句子是："The
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2023-10-23 20:45:05
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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(美国, 特朗普)那么一定是大于score(英国, 特朗普)的，我们需要建立这么个评分机制。二：什
原创
2022-12-14 16:26:03
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简介 n-gram是自然语言处理NLP中一种词组序列预测和评估模型。 n-gram将日常中的一句话切分成不同单元的序列，通过前$n-1$个单元(词组)评估第n个单元的合理性。 切分单元和n数量的选择非常重要，往往决定着模型的效果。 评估语句是否合理 假设一个句子由词组序列$w_1,w_2,w_3,\ ...
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2021-09-21 22:41:00
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http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3376438.html N-Gram模型时大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型，对中文而言，我们称之为汉语语言模型（CLM, Chinese Language Model）。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息，在需要
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2017-09-08 09:41:00
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1 n-gramn-gram描述给定文本序列中连续n个项目（字母、音节或单词）的序列。
n-gram模型统计序列的出现频率，捕捉语言中的局部依赖关系。连续性：务必连续，不跳过任何项目。上下文依赖：捕捉项目之间的上下文关系。Bigram（二元组）长度：n值决定模型捕捉上下文的能力。bigram或trigram无法捕捉长距离的依赖，较长的n-gram可以，但会面临数据稀疏问题。概率计算：一个词序列的概
原创
2024-09-28 12:09:27
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Skip-gram模型是Word2Vec家族中的一种核心模型，其主要目标是将词语转换为低维稠密的向量表示，从而捕捉词语之间的语义和语法关系。具体来说，该模型通过以下步骤实现词嵌入的学习：基本原理
Skip-gram模型的主要思想是：给定一个中心词，预测其上下文中的词汇。例如，在一句话中，当选定“中心词”后，模型试图预测出该词前后一定窗口内的所有词。模型结构输入层：输入为一个独热编码表示的中心词。隐
n元语法 n-gram grammar n元语法 n-gram grammar 建立在马尔可夫模型上的一种概率语法.它通过对自然语言的符号串中n个符号同时出现概率的统计数据来推断句子的结构关系.当n=2时，称为二元语法，当n=3时，称为三元语法. N-Gram是大词汇连续语音识别中 常用的一种语言模
原创
2021-07-14 11:13:17
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如何实现“Python gram”
## 整体流程
首先，让我们来了解一下实现“Python gram”的整个流程。在实现过程中，我们将需要进行以下步骤：
1. 安装所需工具和库
2. 创建一个新的Python项目
3. 导入所需的库
4. 从网络上获取语法规则
5. 解析语法规则
6. 构建AST（抽象语法树）
7. 将AST转化为Python代码
8. 运行生成的代码
接下来，让我们逐
原创
2024-02-03 08:47:19
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在自然语言处理的领域中，n-gram语言模型是一种基础而强大的工具。它通过考虑词汇的序列来预测文本内容，从而有效地用于
原创
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2023-12-11 11:46:26
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基于理解的分词方法其基本思想是在分词的同时进行句法、语义的分析，以此来处理歧义问题。目前这种方法还处于实验状态基于统计的分词方法基本思路构建语言模型，对句子进行单词划分，划分结果运用统计方法计算概率，获取概率最大的分词方式N元语言模型（N-gram语言模型）设zzz为字串，www为划分的词串，sss是一种划分。该分词方法是以p(s)p(s)p(s)最大的分词结果作为结果。由于每个词的概率都十分小，对于较长的字串，得到的每个结果的概率可能十分接近于0，计算机精度不够，会影响概率的比较，可通过比
原创
2021-12-27 15:26:15
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1.一元标注器(Unigram Tagging)一元标注器利用一种简单的统计算法，对每个标注符分配最有可能的标记。例如：它将分配标记JJ给词frequent，因为frequent用作形容词更常见。一元标注器的行为与查找标注器相似，建立一元标注器的技术，称为训练。在下面的代码例子中，“训练”一个一元标注器，用它来标注一个句子，然后进行评估。1 >>> from nltk.corpu
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2023-11-11 15:47:00
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**实现"gram Python"的流程：**
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ------------------------------------------------------------ |
| 步骤一 | 安装Python解释器
原创
2023-11-20 07:09:48
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也就是说，你有大量的语料，然后你找出所有的句子h，然后你再找出h后面跟着the的句子，此时，后面的句子数目除以前面的句子数
原创
2024-06-04 10:58:07
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n-gram模型是一种用于语言建模的基本方法，它用于预测文本序列中下一个单词的概率分布。n-gram模型基于n个连续项的序列，其中n表示n-gram的大小。常见的n-gram模型包括unigram、bigram和trigram。下面是一些关于n-gram模型建模的步骤：1. 数据预处理：文本数据首先需要进行预处理，包括分词、去除标点符号、转换为小写等。构建词汇表：收集文本中所有的单词，并为每个单词
原创
2024-02-22 17:24:14
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n-gram模型是自然语言处理里面的一个传统模型。我们来看看他是怎么实现的吧！要了解n-gram模型，我们先来看看什么是语言模型！ 一.语言模型 语言模型的定义是：语言模型是一种用来预测下一个单词什么的任务。比如我们有一句话： the students opened their _______. ( ...
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2021-05-18 18:35:37
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转载一下，这文章写的真好！容易看懂，。也是解决了，好奇为什么不用3。因为，如果使用3的话。那么数量就会大的吓人！
原创
2022-07-06 09:33:59
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四个字：条件独立。1. 引言：朴素贝叶斯的局限性朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独立假设，它将文本看成是词袋子模型，不考虑词语之间的顺序信息，就会把“武松打死了老虎”与“老虎打死了武松”认作是一个意思。那么有没有一种方法提高其对词语顺序的识别能力呢？有，就是本节要接到的N-gram语言模型。2. N-gram语言模型是啥？2.1从假设性独立到联合概率链规则照抄我们前文
原创
2022-03-20 16:13:06
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语言模型（Language Model, LM）在自然语言处理（NLP）领域扮演着核心角色，特别是在统计模型驱动的汉语自动分词和句法分析等领域。目前，广泛采用的是N-gram语法模型，这种模型以其构建的简便性和直观性而著称，但同时也因数据稀疏性问题而不得不使用平滑（Smoothing）技术。
原创
精选
2023-12-08 08:38:10
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