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 ...
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元语言模型 N gram语言模型 设 z 为字串, w 为划分的词串, s 是一种划分。该分词方法是以 p s 最大的分词结果作为结果。 由于每 ...
2021-10-21 13:46 0 105 推荐指数:
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 ...
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、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 ...
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 ...
\data\ ngram 1=10 ngram 2=20 ngram 3=30 \1-grams: -2.522091 啊 -0.4599362 -3.616682 ...
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 ...
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 ...
1、从独立性假设到联合概率链朴素贝叶斯中使用的独立性假设为 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn) 去掉独立性假设,有下面这个恒等式,即联合概率链规则 ...