东莞网站快速排名,个人网站开发协议,青岛网页制作服务,建网站数据库简介 n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合#xff0c;其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。 N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用#xff0c;例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的… 简介 n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。 N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。 n-gram 的替代方法是词嵌入技术例如 word2vec。N-grams 广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。 示例 通过计算每个唯一的 n 元语法在文档中出现的次数可以创建包含 n 元语法的语言模型。这称为 bag-of-n-grams 模型。 例如[2]对于“The cow jumps over the moon”这句话。如果 N2称为二元模型那么 ngram 将为 the cow cow jumps jumps over over the the moon 所以在这种情况下你有 5 个 n 元语法。请注意我们从 the-cow 转移到 cow-jumps 到 Jumps-over 等本质上是向前移动一个单词以生成下一个二元组。 如果 N3则 n 元语法将为 the cow jumps cow jumps over jumps over the over the moon 所以在这种情况下你有 4 个 n 元语法。当 N1 时这被称为一元语法本质上是句子中的各个单词。当 N2 时称为二元组当 N3 时称为三元组。当N3时这通常被称为多元组等等。 一个句子中有多少个 N-gram 如果 X给定句子 K 中的单词数量则句子 K 的 n-gram 数量为 N-gram 有什么用 N-gram 用于各种不同的任务。例如在开发语言模型时n-gram 不仅用于开发一元模型还用于开发二元模型和三元模型。谷歌和微软开发了网络规模的 n-gram 模型可用于各种任务例如拼写纠正、断词和文本摘要。以下是 Microsoft 公开提供的网络规模 n-gram 模型http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/focus/cs/web-ngram.aspx。这是一篇使用 Web N-gram 模型进行文本摘要的论文Micropinion Generation: An Unsupervised Approach to Generating Ultra-Concise Summaries of Opinions n-gram 的另一个用途是为有监督的机器学习模型例如 SVM、MaxEnt 模型、朴素贝叶斯等开发特征。其想法是在特征空间中使用二元语法等标记而不仅仅是一元语法。但请注意根据我的个人经验和我审阅的各种研究论文在特征空间中使用二元组和三元组不一定会产生任何显着的改进。 Code 在 python 中生成 n-gram。 import redef generate_ngrams(text,n): # split sentences into tokens tokensre.split(\\s,text) ngrams[] # collect the n-grams for i in range(len(tokens)-n1): temp[tokens[j] for j in range(i,in)] ngrams.append( .join(temp)) return ngrams 如果您使用的是 Python还有另一种使用 NLTK 的方法 from nltk import ngramssentence _start_ this is ngram _generation_my_ngrams ngrams(sentence.split(), 3) Reference [1] N-gram: https://www.mathworks.com/discovery/ngram.html [2] What: https://kavita-ganesan.com/what-are-n-grams/ 本文由 mdnice 多平台发布
