[IR] Tolerant Retrieval & Spelling Correction & Language Model

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[IR] Tolerant Retrieval & Spelling Correction & Language Model

Dictionary不一定是个list,它可以是多种形式. 放弃Hash的原因: 通常,tree是比较适合的结构. From: http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2011/06/07/2075992.html B--tree B-树又叫平衡多路查找树.一棵m阶的B-树 (m叉树)的特性如下: 树中每个结点最多含有m个孩子(m>=2): 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有[ceil(m / 2)]个孩子(其中ceil(x)是一个取上限的函数):…

language model —— basic model 语言模型之基础模型

一.发展起源:统计语言模型起源于 Ponte 和 Croft 在 1998年的 SIGIR上发表的论文应用:语言模型的应用很多: corsslingual retrieval distributed IR expert finding passage retrieval web search genomics retrieval 基因组学检索 topic tracking subtopic retrieval 二.basic model 1.Ponte and Croft 核心思想:quer…

Traditional Language Model

Traditional Language Model通常用于回答下述问题: How likely is a string of English words good English ? \(p_{LM}(\)the house is small\()\ge p_{LM}(\) small the is house\()\) \(p_{LM}(\)I am going home\()\ge p_{LM}(\)I am going house\()\) 生成该句子 \(W=w_1, w_2, w_3…

用CNTK搞深度学习（二）训练基于RNN的自然语言模型 ( language model )

前一篇文章用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

A Neural Probabilistic Language Model

A Neural Probabilistic Language Model,这篇论文是Begio等人在2003年发表的,可以说是词表示的鼻祖.在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型摘要统计语言模型的一个目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数.因为维数灾难,这是其本质难点:将被模型测试的单词序列很可能是与在训练中见过的所有单词的序列都不相同.传统的但非常成功的基于n-gram的方法通过将出现在训练集很短的重…

tensorflow world language model

上文提到了pytorch里的world language model,那么怎么能不说tensorflow的实现呢,还是以tensorflow ptb的代码为例说说. 地址: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/rnn/ptb 大概处理流程是,一大段文章,然后转成ids,然后根据batchsize切割成.batchsize * M num_steps是一个sequence的长度 epoch_size 就是进行多少轮训…