”N-gram“ 的搜索结果

     作者： 龙心尘 && 寒小阳 时间：2016年2月。 出处： http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667...1. 引言：朴素贝叶斯

N-gram

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     N-gram语言模型 该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是...

     有幸参加研究生师兄的创新创业项目，一个和金融企业合作的对话文本分析与挖掘的...这几个月中，在研究生师兄的带领下，我们基于机器学习构建了数个用于语音识别后文本的检错纠错模型，在此将主要的两个方法：n-gram...

     N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。 每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先...

     自然语言处理之N-gram模型 该模型的核心思想是我们每个人想说的下一个字都基于之前我们所说的话得到一个条件分布，在这个条件概率中最大的那个字作为我们想要说的下一个字。比如我说举头望明月，低头思故。然后就从...

      通过采样嵌入n-gram。 使用Word2Vec学习Word2Vec模型（Gensim Word2Vec） 提取参数位于learnmdl.py中，可以在文件中更改它们。 $ python3 learnmdl.py preproc.data.en model.en 现在，可以将model.en加载并与...

      n-gram模型，称为N元模型，可用于定义字符串中的距离，也可用于中文的分词；该模型假设第n个词的出现只与前面n-1个词相关，与其他词都不相关，整个语句的概率就是各个词出现概率的乘积；而这些概率，利用语料，...

     文章分别参考自：掘金和深入浅出讲解语言模型 - 知乎 语言模型：例如在语音识别中，给定一段“厨房里食油用完了”的语音，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。...

     文章目录一、简介二、N-grams和基于N-grams的相似性度量三、使用N-gram频次统计的文本分类 一、简介 文本分类要能兼容语法，拼写，OCR输入字符错误的问题。而基于N-gram的文本分类系统能很好的处理各种各样的问题。...

     2. n-gram模型 为了解决第一个问题引入马尔科夫假设（Markov Assumption）：一个词的出现仅与它之前的若干个词有关： 然后利用极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）计算每一项的...

     自然语言处理之N-Gram模型 1.什么是语言模型 语言模型就是这样一个模型：对于任意的词序列，它能够计算出这个序列是一句话的概率。或者说语言模型能预测单词序列的下一个词是什么。 2. 什么是N-Gram模型 N-Gram是一...

     自动补全系统的一个关键组成部分是语言模型。...从给定的数据集计算n_gram的计数。 用k-smoothing估计下一个词的条件概率。 通过计算困惑度来评价N-gram模型。 根据你的句子，给出接下来的单词的

     N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间...

     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。...

     N-Gram 算法是一种单词级别的窗口取词算法，N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-...

     原文链接：斯坦福大学自然语言处理第四课“语言模型（Language Modeling） 一、课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课： ...

     最近在做文本的特征工程构建，陆陆续续搜集到一些公认的对文本表征能力比较强的特征，比如频次法、tf-idf、互信息方法、N-Gram、Word2Vec等，文本特征包含以上这些但也不限于这些。频次法频次法，顾名思义，十分简单...

     词共现矩阵是一种常见的N-gram模型的表示方法，它以矩阵的形式展示了文本中词语之间的共现情况。然后，我们遍历N-gram列表，并使用tuple函数将每个N-gram转换为可哈希的元组，以便在字典中使用。首先，我们使用...

     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...

     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。...

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