SRILM的使用及平滑方法说明

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SRILM的使用及平滑方法说明

1.简介 SRILM是通过统计方法构建语言模型,主要应用于语音识别,文本标注和切分,以及机器翻译等. SRILM支持语言模型的训练和评测,通过训练数据得到语言模型,其中包括最大似然估计及相应的平滑算法:评测是计算测试集的困惑度.其最基础和最核心的模块是n-gram模块,包括两个工具:ngram-count和ngram,被用来估计语言模型和计算语言模型的困惑度. 2.使用方法 (1).语料初始化 a.数据清洗 b.分词(以空格划分) c.将数据分为训练集和测试集 (2…

CTR预估中的贝叶斯平滑方法及其代码实现

1. 背景介绍广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad) 竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才…

CTR预估中的贝叶斯平滑方法（二）参数估计和代码实现

1. 前言前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html. 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑的参数进行估计,以及具体的代码实现. 首先,我们回顾一下前文中介绍的似然函数,也就是我们需要进行最大化的目标函数: 下面我们就基于这个目标函数介绍怎样估计参数. 2. 参数估计的几种方法 1. 矩估计矩估计在这里有点乱入的意思:),因为它其实不是用来最大化似然函数的,而是直接进行参数的近似估计. 矩估…

CTR预估中的贝叶斯平滑方法（一）原理及实验介绍

1. 背景介绍广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad) 竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才…

语言模型 N-gram 与其平滑方法推导

N-gram N-gram 作为一个名词表示的是一个给定文本/音频样本中有n项(音素,音节,字母,单词)的一个连续序列. 数学表达 N-gram 模型表示的是当前这个 word \(w_i\) 依赖于前面 N-1 个word,所以可以表达为 \[\begin{aligned} P\left(w_i|w_{i-n+1}^{i-1}\right) & = P(w_i|w_{i-n+1}\cdots w_{i-1}) \\ \{MLE\} & \approx \frac{c(w_{i-n+1}\…

SRILM Ngram 折扣平滑算法

关于n-gram 语言模型,大部分在这篇博客里记过了, SRILM 语言模型格式解读 , 其实看完了,ngram的大概用法都比较清楚了, 但是关于平滑算法,一直很模糊,就晓得一个"劫富济贫" ,也不知回退 ,插值,折扣,平滑,都说的什么东西,模模糊糊的,找了很多资料,还是看官方文档吧,看具体公式,就明白了. 看全部翻译参考 : Ngram 折扣平滑算法 ,本文里夹带着自己的一些理解. 本文档翻译自 srilm 手册ngram-discount.7.html NAME…

[转]语言模型训练工具SRILM

SRILM是一个建立和使用统计语言模型的开源工具包,从1995年开始由SRI 口语技术与研究实验室(SRI Speech Technology and Research Laboratory)开发,现在仍然不断推出新版本,被广泛应用于语音识别.机器翻译等领域.这个工具包包含一组C++类库.一组进行语言模型训练和应用的可执行程序等.利用它可以非常方便地训练和应用语言模型.给定一组连续的词,调用SRILM提供的接口,可以得到这组词出现的概率. http://www.jianshu.com/p/5b1…