原文:NLP学习笔记06---语言模型(Chain rule、markov assumption、unigram、bigram、N-gram)

.Noise channel model 上图公式,可以利用贝叶斯公式进行推导。 .数学基础 Chain rule 非常经典 示例: 上图,说明chain rule所得的条件概率项是通过统计所给文档中出现今天 是 春节 我们 都的次数 图中出现 次 和出现今天 是 春节 我们 都之后再出现休息的次数 图中出现一次 chain rule会出现稀疏性的问题 马尔科夫假设 markov assumpt ...

2020-04-24 11:09 0 679 推荐指数:

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语言模型N-Gram

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 ...

Wed Feb 22 01:33:00 CST 2017 0 26280
NLP中的用N-gram语言模型做英语完型填空的环境搭建

本文是对github上fork的xing_NLP中的用N-gram语言模型做完型填空这样一个NLP项目环境搭建的一个说明,本来写在README.md中。第一次用github中的wiki,想想尝试一下也不错,然而格式非常的混乱,自己都不满意,所以先在博客园记录一下,等github博客搭建 ...

Fri Jul 21 06:02:00 CST 2017 0 1722
不懂n-gram,怎么学好语言模型

一、背景   1. 问题 一切模型始于问题,我们首先抛出一个问题:如何计算一段文本出现的概率?   这个其实是语言模型要解决的问题,如果它解决了,那么对话系统就可以从生成句子的候选集中选择出现概率最大的进行回答;翻译模型也可以选择最合理的一句话作为翻译结果,一切变 ...

Mon Dec 30 07:33:00 CST 2019 1 1230
通俗理解N-gram语言模型。(转)

N-gram语言模型 考虑一个语音识别系统,假设用户说了这么一句话:“I have a gun”,因为发音的相似,该语音识别系统发现如下几句话都是可能的候选:1、I have a gun. 2、I have a gull. 3、I have a gub. 那么问题来了,到底哪一个是正确答案 ...

Mon Aug 20 18:09:00 CST 2018 0 1374
AI大语音(十)——N-gram语言模型(深度解析)

扫描下方“AI大道理”,选择“关注”公众号 上一专题搭建了一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。但若不是仅针对数字,而是所有普通词汇,可能达到十几万个词,解码过程将非常复杂,识别结果组合太多,识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的,需要引入语言模型来约束识别 ...

Thu Oct 15 00:21:00 CST 2020 0 635
自然语言的分词方法之N-gram语言模型

也许更好的阅读体验 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语言模型N-gram ...

Thu Oct 21 21:46:00 CST 2021 0 105
 
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