# N-Gram Java代码实现教程
## 介绍
在自然语言处理中，N-Gram是一种常用的文本分析方法，用于提取文本中的连续N个单词或字符序列。N-Gram模型可以用于文本分类、语言模型和信息检索等任务。本教程将向你介绍如何在Java中实现N-Gram算法。
## 算法概述
N-Gram算法的实现可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：对文本进行处理，去除停用词、标点符号和数字等非关键
原创
2023-08-09 07:31:59
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1、代码块的概述和分类 A:代码块概述 在Java中，使用{}括起来的代码被称为代码块。 B:代码块分类 根据其位置和声明的不同，可以分为局部代码块，构造代码块，静态代码块，同步代码块(多线程讲解)。 C:常见代码块的应用 a:局部代码块 在方法中出现；限定变量生命周期，及早释放，提高内存利用率 b:构造代码块 (初始化块)
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2023-06-13 10:55:22
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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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# 拼写纠错 Java N-gram 实现流程
## 1. 概述
在自然语言处理中，拼写纠错是一个重要的任务。N-gram是一种常用的文本分析技术，可以用于实现拼写纠错。本文将介绍基于Java的N-gram拼写纠错实现流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现步骤
下面是实现拼写纠错的基本步骤。我们将用一个简单的示例来说明这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-08 20:54:36
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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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在实际应用中，我们经常需要解决这样一类问题：如何计算一个句子的概率？如： 机器翻译：P(high winds tonite) > P(large winds tonite) 拼写纠错：P(about fifteen minutes from) > P(about fifteenminuets fro
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2016-12-27 16:53:00
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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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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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N-GRAM介绍：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。(隐马尔科夫当中的假设。)整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。假设句子T是有词序列w1,w2,w3,…wn组成，用公式表示N-Gram语言模型如下：P(T)=P(w1)∗P(w2∣w1)∗p(w3∣w1w2)∗p(wn∣w1w2w3...)P(...
原创
2023-02-06 16:22:31
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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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1概念变量W代表一个有m个词的序列，即则W出现的概率可以表示为从计算上看，知道一个词出现的概率需要知道其前面所有词的出现概率，这种方法太过复杂，因此这里引入了马尔可夫模型，即当前词的出现概率仅与前面几个词有关。由此产生了N-Gram模型。N-Gram模型又称为n-1阶马尔可夫模型，指建立一个长度为n字节的窗口在文本上滑动，假定第n个词出现的概率只与前面n-1个词相关，与其他词不相关。整个句子出现的
原创
2021-03-23 19:58:42
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1.N-Gram的介绍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。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。通常N-Gram取自文本或语料库。N=1时称为unigram，N=2称为bigram，N=3称为trigram，假设下一个词的出现依赖它前面的一个词，即 bigram，假设下一个词
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2023-12-25 06:45:26
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就是这样一种有效的工具，中文常称为诺莫图或者列线图，其实质就是回归方程的可视化。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。图1就是一个关于COX回归的nomogram，图中points就是一个选定的评分标准或者尺度，对于每个自变量取值，在该点做一条垂直
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2023-07-14 21:01:56
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N-Gram模型基于一个简单的假设：文本中的下一个词（或字符）出现的概率仅仅依赖于前面的N个词（或字符），而与其他部分无关。这里的N
原创
2024-04-26 10:02:30
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26:n-gram串频统计 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。假设有一个字符串，请以字符为单位，按n-gram方法统计每个长度为 n 的子串出现的频度，并输出最高频度以及频度最高的子串。所给的字符串只包含大小写字 ...
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2021-08-02 15:01:00
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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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5.1N-GRAM介绍N-Gram是基于一个假设:第n个词出现不前n-1个词相关,而不其他任何词不相关。(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。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。假设句子T是有词序列w1,w2,w3...wn组成,用公式表示N-Gram语言模型如下:•P(T)=P(w1)p(w2)p(w3)p(wn)=p(w1)p(w2|w1)*p(w3
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2019-07-10 10:10:44
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在上一章中介绍了用pos_tag进行词性标注。这一章将要介绍专门的标注器。 首先来看一元标注器，一元标注器利用一种简单的统计算法，对每个标识符分配最有可能的标记，建立一元标注器的技术称为训练。 from nltk.corpus import brown
brown_tagged_sents=brown.tagged_sents(categories='news')
brown_sents=br
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2023-07-02 23:17:31
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目录： 4. 评估N-gram的模型. 前言： N-gram是机器学习中NLP处理中的一个较为重要的语言模型，常用来做句子相似度比较，模糊查询，以及句子合理性，句子矫正等. 再系统的介绍N-gram前，我们先了解一下这几种概率. 正文： 1、联合概率介绍： 形如：p(W1,....,Wn); 表示的
原创
2022-02-23 16:36:45
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IMDB影评倾向分类 - N-Gram
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2023-07-27 23:27:16
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