在大数据的今天,世界上任何一台单机都无法处理大数据,无论cpu的计算能力或者内存的容量.必须采用分布式来实现多台单机的资源整合,来进行任务的处理,包括离线的批处理和在线的实时处理. 鉴于上次开会讲了语言模型的发展,从规则到后来的NNLM.本章的目的就是锻炼动手能力,在知道原理的基础上,通过采用MR范式,自己实现一个ngram语言模型. 首先通过maven来管理相关包的依赖. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言:朴素贝叶斯的局限性 我们在之前文章<NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)>探讨过,朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独

N-gram语言模型 考虑一个语音识别系统,假设用户说了这么一句话:"I have a gun",因为发音的相似,该语音识别系统发现如下几句话都是可能的候选:1.I have a gun. 2.I have a gull. 3.I have a gub. 那么问题来了,到底哪一个是正确答案呢? 一般的解决方法是采用统计的方法.即比较上面的1.2和3这三句话哪一句在英语中出现的概率最高,哪句概率最高就把哪句返回给用户.那么如何计算一个句子出现的概率呢?说白了就是"数数"

本文是对xing_NLP中的用N-gram语言模型做完型填空这样一个NLP项目环境搭建的一个说明,本来想写在README.md中.第一次用github中的wiki,想想尝试一下也不错,然而格式非常的混乱,自己都满意,所以先在博客园记录一下,等github博客搭建成功了再说. 1. 操作系统: 作为programer,linux自然是首先选择,ubuntu,centos等等都可以.我用的是CentOS7.3,之前用Centos6.5各种报错,建议装最新版的linux系统,何为最新版?2016年以后

从NLP的最基础开始吧..不过自己看到这里,还没做总结,这里有一篇很不错的解析,可以分享一下. N-gram语言模型 考虑一个语音识别系统,假设用户说了这么一句话:“I have a gun”,因为发音的相似,该语音识别系统发现如下几句话都是可能的候选:1.I have a gun. 2.I have a gull. 3.I have a gub. 那么问题来了,到底哪一个是正确答案呢? 一般的解决方法是采用统计的方法.即比较上面的1.2和3这三句话哪一句在英语中出现的概率最高,哪句概率最高就把

1.从独立性假设到联合概率链朴素贝叶斯中使用的独立性假设为 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn) 去掉独立性假设,有下面这个恒等式,即联合概率链规则 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2|x1)P(x3|x1,x2)...P(xn|x1,x2,...,xn−1) 其中,xi代表一个词,联合概率链规则表示句子中每个词都跟前面一个词有关,而独立性假设则是忽略了一个句子中词与词之间的前后关系. 2.从联合概率链规则到n-gram语言模

问题描述:由于公司业务产品中,需要用户自己填写公司名称,而这个公司名称存在大量的乱填现象,因此需要对其做一些归一化的问题.在这基础上,能延伸出一个预测用户填写的公司名是否有效的模型出来. 目标:问题提出来了,就是想找到一种办法来预测用户填写的公司名是否有效? 问题分析:要想预测用户填写的公司名称是否有效,需要用到NLP的知识内容,我们首先能够想到的是利用NLP中的语言模型,来对公司名称进行训练建模,并结合其他的特征(如:长度等)进行预测. 一.N-Gram的原理 N-Gram是基于一个假设:第n

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

http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/239 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

1.N-Gram的介绍 N-Gram是基于一个假设:第n个词出现与前n-1个词相关,而与其他任何词不相关(这也是隐马尔可夫当中的假设).整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积.各个词的概率可以通过语料中统计计算得到.通常N-Gram取自文本或语料库. N=1时称为unigram,N=2称为bigram,N=3称为trigram,假设下一个词的出现依赖它前面的一个词,即 bigram,假设下一个词的出现依赖它前面的两个词,即 trigram,以此类推. 举例中文:“你今天休假了吗”,它的bi

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

本文档翻译自srilm手册ngram-discount.7.html     NAME ngram-discount – 这里主要说明srilm中实现的平滑算法   NOTATION a_z         代表以a为起始词,以z为结束词的ngram,其中_代表0个或多个词 p(a_z)     前n-1个词为a_的情况下,第n个词为z的条件概率 a_           n元a_z的前n-1个词构成的前缀 _z           n元a_z的后n-1个词构成的后缀 c(a_z)   n元a_

ARPA的n-gram语法如下: [html] view plaincopyprint? \data\ ngram 1=64000 ngram 2=522530 ngram 3=173445 \1-grams: -5.24036 'cause -0.2084827 -4.675221 'em -0.221857 -4.989297 'n -0.05809768 -5.365303 'til -0.1855581 -2.111539 </s> 0.0 -99 <s> -0.77364

定义 什么是语言模型,通俗的讲就是从语法上判断一句话是否通顺.即判断如下的概率成立: \[p(\text{今天是周末})>p(\text{周末是今天}) \] 链式法则(chain rule) \[p(w_1,w_2,...,w_n)=p(w_1)p(w_2|w_1)p(w_3|w_1,w_2)...p(w_n|w_1,w_2,...,w_{n-1}) \] Markov assumption Markov assumption(first order) \[p(w_1,w_2,...,w_n)

模型结构演进 本文以演进方向和目的为线索梳理了一些我常见到但不是很熟悉的预训练语言模型,首先来看看"完全版的BERT":RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach(2019)可看成是完全体的BERT,主要3方面改进,首先采用了 Dynamic mask,即每个文本进入训练时动态 mask 掉部分 token,相比原来的 Bert,可以达到同一个文本在不同 epoch 被 mask 掉的 token 不同,相当于做了一个

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

神经概率语言模型,内容分为三块:问题,模型与准则,实验结果.[此节内容未完待续...] 1,语言模型问题 语言模型问题就是给定一个语言词典包括v个单词,对一个字串做出二元推断,推断其是否符合该语言表达习惯.也就是的取值为0或者为1. 概率语言模型放松了对取值的限制,让其在0~1之间取值(语言模型 v.s 概率语言模型),而且全部的字串的概率之和为1.维基百科对于概率语言模型的解释为:是借由一个概率分布,而指派概率给字词所组成的字串.可是须要注意的是直接对进行求其概率分布是不现实的,由于理论上这样

语言模型 所谓的语言模型,即是指在得知前面的若干个单词的时候,下一个位置上出现的某个单词的概率. 最朴素的方法是N-gram语言模型,即当前位置只和前面N个位置的单词相关.如此,问题便是,N小了,语言模型的表达能力不够.N大了,遇到稀疏性问题,无法有效的表征上下文. LSTM模型一般会将单词embedding到连续空间,然后输入进LSTM,从而有效的表征上下文.但LSTM的问题在于,作为递归模型,当前状态依赖于上一状态,并行化受到限制. 门限卷积   所谓的门限卷积,其核心在于为卷积的激活值添加

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致