Словесная n-граммная языковая модель

От / / Оставьте комментарий

Модель языка Word n-gram Основы n-граммовых моделей n-граммы — это последовательности слов, которые используются для анализа текста.  Они могут быть […]

Language modeling, Markov models, Statistical natural language processing, Марковские модели, Статистическая обработка естественного языка, Языковое моделирование

Модель языка Word n-gram

  • Основы n-граммовых моделей

    • n-граммы — это последовательности слов, которые используются для анализа текста. 
    • Они могут быть использованы для определения вероятности появления слов в тексте. 

  • Применение n-грамм

    • n-граммы используются в различных областях, включая машинное обучение, обработку естественного языка и компьютерную лингвистику. 
    • Они применяются для распознавания речи, оптического распознавания символов и других задач. 

  • Проблемы и решения

    • Сложности возникают при работе с словами, которые не входят в словарный запас (OOV). 
    • Существуют методы сглаживания для учета вероятности появления таких слов. 

  • Выбор значения n

    • Необходимо найти компромисс между стабильностью и адекватностью оценки. 
    • Для больших учебных корпусов обычно используются триграммы, а для небольших — биграммы. 

  • Методы сглаживания

    • Существуют различные методы сглаживания для балансировки весов между редкими и частыми словами. 
    • Псевдосчеты используются для получения правдоподобных данных из выборок. 

  • Языковая модель Skip-gram

    • Skip-gram преодолевает проблему разреженности данных, пропуская последовательности слов. 
    • Линейные комбинации слов используются для представления семантических отношений. 

  • Синтаксические n-граммы

    • Синтаксические n-граммы отражают синтаксическую структуру текста, а не его линейную структуру. 
    • Они используются для более точного определения авторства и в поиске информации. 

  • Другие области применения

    • n-граммы применяются в различных областях, включая разработку ядер для машинного обучения и сжатие данных. 

  • Рекомендации

    • Статья не содержит конкретных рекомендаций, а представляет собой обзор основных концепций и методов n-граммовых моделей. 

Полный текст статьи:

Словесная n-граммная языковая модель — Википедия

Похожие статьи:

  1. Список наборов данных в области компьютерного зрения и обработки изображений Список наборов данных для компьютерного зрения и обработки изображений Обзор наборов данных для компьютерного зрения Наборы...
  2. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  4. Распознавание говорящего Распознавание говорящего Основы распознавания говорящих Распознавание говорящих — это технология, которая позволяет идентифицировать говорящего по его...
  5. н-грамм N-грамм Определение и использование n-грамм N-грамма — это последовательность из n смежных символов, которые могут быть...
  6. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  7. Серия UNIVAC 1100/2200 UNIVAC серии 1100/2200 История и развитие UNIVAC UNIVAC был первым коммерчески успешным компьютером, разработанным в 1951...
  8. Модель данных Модель данных Определение модели данных Модель данных — это абстрактное представление данных, которое описывает их структуру...
  9. Модель языка кэша Языковая модель кэширования Основы языковой модели кэширования Языковая модель кэширования — статистическая модель для обработки естественного...
  10. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Контролируемое обучение Обучение с заранее подготовленными данными,...
  11. Модель сущность-связь Модель сущности–отношения Основы моделирования сущностей и отношений Модель ER (Entity-Relationship) — это концептуальная модель для представления...
  12. Сглаживание Сглаживающий Сглаживание данных в статистике и обработке изображений создает аппроксимирующую функцию для выявления закономерностей и исключения...
  13. Встраивание слов Встраивание слов Основы встраивания слов Встраивание слов — это метод представления слов в виде векторов, которые...
  14. GDDR SDRAM GDDR SDRAM (оперативная память) Основные понятия в области памяти Согласованность памяти: обеспечение целостности данных при их...
  15. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  16. Радар МАСИНТ Radar MASINT Основы радиоэлектронной разведки Радиоэлектронная разведка (РЭР) включает сбор информации о целях с помощью радиоэлектронных...
  17. Схема распознавания объектов Схема распознавания объектов Основы распознавания объектов Распознавание объектов — это процесс идентификации и классификации объектов в...
  18. BERT (языковая модель) BERT (языковая модель) BERT — это модель глубокого обучения, разработанная Google для понимания естественного языка.  BERT...
  19. Анализ решений по множеству критериев Многокритериальный анализ принятия решений Определение и важность многокритериального принятия решений MCDM — это процесс выбора оптимального...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх