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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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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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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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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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(...
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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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# 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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2023-08-08 20:54:36
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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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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
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2024-04-26 10:02:30
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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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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
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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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InnoDB默认的全文索引parser非常合适于Latin，因为Latin是通过空格来分词的。但对于像中文，日文和韩文来说，没有这样的分隔符。一个词可以由多个字来组成，所以我们需要用不同的方式来处理。在MySQL 5.7.6中我们能使用一个新的全文索引插件来处理它们：n-gram parser.什么是N-gram？在全文索引中，n-gram就是一段文字里面连续
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2022-06-16 10:44:51
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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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恶意代码同源系统(特征袋)
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2020-11-05 16:04:43
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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
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2023-12-11 11:46:26
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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
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2024-06-04 10:58:07
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