n-gram语言模型训练工具kenlm安装
2.cd kenlm
3.mkdir -p build
4.cmake ..
5.make -j 4
6.训练：bin/lmplz -o 3 --verbose_header --text ../text-18-03/text_18-03-AU.txt --arpa MyModel/log.arpa
参数：
-o n:最高采用n-gram语法
-verbose_header:在生成的文件头位置加上统计信息
--text text_file:指定存放预料的txt文件
--arpa:指定输出的arpa文件
7.arpa转bin：bin/build_binary -s log.arpa log.bin
8.python接口：pip install kenlm
9.打分：
#encoding:utf8
import kenlm
model = kenlm.Model('log.arpa')
print(model.score('this is a sentence.',bos = True,eos = True))
NLP语言模型之N元语法(N-gram)简介
N元语法模型（N-gram）是一种基于概率的语言模型，它通过分析前面N-1个单词来预测下一个单词。在语音识别领域，语言模型常用于统计单词序列的概率。这种模型的核心是给单词序列赋予概率，无论是计算整个句子的概率，还是预测单词的概率，都依赖于概率计算。以简单二元语法为例，预测“white”后可能的单词...
N-gram 语言模型
n-gram模型通过简化计算给定前n-1个单词的下一个单词概率，从而减少计算复杂性。例如，bigram模型仅考虑前一个单词，而trigram模型则考虑前两个单词。这种近似依赖于马尔可夫假设，即下一个单词的概率仅取决于前一个或前几个单词。为了估计这些n-gram概率，我们采用最大似然估计（MLE），通过计算观察到...
通俗理解n-gram语言模型
无论是原始的语言模型还是n-gram语言模型，都是使用极大似然估计法来估计概率值，通过统计频次来近似概率值，统计频次极有可能统计不到较长句子的频次。这被称为数据稀疏，对于n-gram语言模型来说，n越大，数据稀疏的问题越严重。即使是使用n相对比较小的二元语言模型，许多二元靠语料库也是统计不到的。
NLP.TM[36] | NLP之源:n-gram语言模型
经典的语言模型技术，n-gram模型在NLP中扮演着基石的角色，是现代深度学习模型如BERT和GPT基础理论的根源。本文将深入探讨n元语法，它是通过条件概率来衡量句子出现的概率。n-gram模型简化了对大量词汇组合概率的估计，从一元语法（单个词的概率）到二元语法（词与前一个词的组合概率），并引入马尔科夫假设...
理解n-gram及神经网络语言模型
于是有人就想出了 n-gram语言模型，它是最早成功的基于固定长度序列的标记模型。它的思想来源于马尔可夫假设，它假设任意一个词 出现的概率只和它前面的 个词有关，而不是跟前面的所有词都有关，这样一来，前面的条件概率就变得简单了： 特别的，当n=1时称为 一元语法 （unigram），n=2...
语音识别文件语言模型
N-Gram模型基于一个基本假设，即当前的第n个词的发生概率仅与其前面的N-1个词有关，而与其他任何词无关。整个句子的概率则是由每个词出现概率的乘积计算得出。常见的N-Gram形式有二元的Bi-Gram（考虑前后两个词的组合）和三元的Tri-Gram（扩展到三个连续词）。评估语言模型性能的两个关键指标是交叉...
NLP基础知识和综述
** n-gram Language Models ** N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model,LM),统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件,并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。给定一个词汇集合 V,对于一个由 V 中的词构成的序列S = ⟨w1, ··· ...
语音识别模型简介
语言模型：理解语言的密码 语言模型，就像语言的语法警察，它基于马尔科夫假设，通过n-gram模型（如n-gram语言模型）来构建概率分布，描述词语序列的概率。每一个词语的选择都基于前面的n-1个词，形成复杂的网络结构，而Viterbi算法就像解码者，通过搜索最可能的路径，将这些词串连起来，形成连贯的文本。总...
让你的产品更懂世界:如何提升场景文本识别中的语言模型
一、语言模型基础 语言模型是通过上下文推测句子含义的工具，其计算概率如P(w1, w2, …wn)。在文本图像处理中，它能弥补单纯视觉识别的不足，提升识别精度。二、统计语言模型与深度学习 统计语言模型如n-gram利用马尔可夫假设简化计算，但缺乏长期依赖性和泛化能力。深度学习如RNN、CNN和Transformer则通过自...
简单理解 n-gram
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。假设有一个字符串 ，那么该字符串的N-Gram就表示按长度 N 切分原词得到的词段，也就是 中所有长度为 N 的子字符串。设想如果有两个字符串，然后分别求它们的N-Gram，那么就可以从它们的共有子串的数量这个角度去定义两个字符串...
浑兔咳特： 语言模型主要分为规则模型和统计模型两种.统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram简单有效,被广泛使用.N-Gram: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...
饶阳县15281477508： 如何使用RNN等分析自然语言语法结构 - ？
浑兔咳特： dnn做parsing有两个主要流派,一个是Socher的recursive流,另一个就是rnn流了.不过我个人觉得都不太靠谱,有点强行dnn的意思.rnn流的代表作品:Transition-Based Dependency Parsing with Stack Long Short-Term Memory
饶阳县15281477508： 统计语言模型应用率怎么样呢? ？
浑兔咳特： 统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram简单有效,被广泛使用
饶阳县15281477508： 人工智能0基础学习好学吗?？
浑兔咳特： 1、打好基础,学习高数和Python编程语言 高等数学是学习人工智能的基础,因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题,而这些算法又是数学推导出来,所以你要理解算法,就需要先学习一部分高数知识.先将高等数学基础知识学透,从...
饶阳县15281477508： LSTM时序预测,是延迟还是误差 - ？
浑兔咳特： 时间序列建模器 图表那个选项卡 左下勾选 拟合值 就可以了.我的为什么不出现预测值啊啊啊啊~~
饶阳县15281477508： 关于BP神经网络MATLAB程序 - ？
浑兔咳特： 1,我用的是matlab R2008,一列代表一个样本.其他版本的不知道2,matlab中神经网络工具箱就已经很方便了,调用函数和修改参数就可以用了.3,net_1.trainParam.lr代表学习速率,net_1.trainP...
