Modèle n gramme

Les n-grammes syntaxiques sont destinés à refléter la structure syntaxique plus fidèlement que les n-grammes linéaires, et ont beaucoup des mêmes applications, en particulier en tant que caractéristiques dans un modèle d`espace vectoriel. Les n-grammes syntaxiques pour certaines tâches donnent de meilleurs résultats que l`utilisation de n-grammes standard, par exemple, pour l`attribution de paternité. [14]. Les modèles linguistiques, comme mentionné ci-dessus, sont utilisés pour déterminer la probabilité d`occurrence d`une phrase ou d`une séquence de mots. Les modèles linguistiques sont créés sur la base des deux scénarios suivants:. les modèles n-Gram sont souvent critiqués parce qu`ils manquent de représentation explicite de la dépendance à long terme. En effet, la seule plage de dépendances explicite est (n − 1) des jetons pour un modèle n-gramme, et puisque les langages naturels intègrent de nombreux cas de dépendances non limitées (comme le mouvement WH), cela signifie qu`un modèle n-Gram ne peut en principe distinguer les dépendances du bruit (puisque les corrélations de longue portée baissent exponentiellement avec la distance pour n`importe quel modèle de Markov). Pour cette raison, les modèles n-Gram n`ont pas eu beaucoup d`impact sur la théorie linguistique, où une partie de l`objectif explicite est de modéliser de telles dépendances. Le délai est épuisé. Veuillez recharger le CAPTCHA. × Seven = 35 praticiens [qui?] plus intéressés par des termes de mots multiples peut prétraiter des chaînes pour supprimer des espaces. [qui?] Beaucoup de simplement réduire les espaces blancs à un seul espace tout en préservant les marques de paragraphe, car l`espace est souvent soit un élément de style d`écriture ou introduit la disposition ou la présentation n`est pas exigée par la méthode de prédiction et de déduction.

La ponctuation est également généralement réduite ou supprimée par le prétraitement et est fréquemment utilisée pour déclencher des fonctionnalités. Un n-gramme est un n-tuple ou un groupe de n mots ou de caractères (grammes, pour les morceaux de grammaire) qui se suivent les uns les autres. Donc, un n de 3 pour les mots de votre phrase serait comme “# je vis”, “je vis dans”, “vivre à New York”, “dans NY #”. Ceci est utilisé pour créer un index de la fréquence à laquelle les mots se suivent mutuellement. Vous pouvez utiliser ceci dans une chaîne de Markov pour créer quelque chose qui sera similaire à la langue. Lorsque vous remplissez un mappage des distributions de groupes de mots ou de groupes de caractères, vous pouvez les recombiner avec la probabilité que la sortie soit proche de la normale, plus le n-gramme est long. Cependant, j`ai encore un doute non autorisé. Dans le cas de longues phrases, est-il recommandé d`implémenter des modèles de 4 grammes ou plus, au lieu de ceux inférieurs; ou est la valeur de N dépendant de l`application du texte? Maintenant que nous comprenons ce concept, nous pouvons construire avec lui: c`est le modèle N-Gram. Fondamentalement, un modèle de N-gramme prédit l`occurrence d`un mot basé sur l`occurrence de ses N – 1 Mots précédents. Donc, ici, nous répondons à la question-dans quelle mesure dans l`histoire d`une séquence de mots devrions-nous aller à prédire le mot suivant? Par exemple, un modèle de bigramme (N = 2) prédit l`occurrence d`un mot donné seulement son mot précédent (comme N – 1 = 1 dans ce cas). De même, un modèle de TRIGRAMME (N = 3) prédit l`occurrence d`un mot basé sur ses deux mots précédents (comme N – 1 = 2 dans ce cas).

. Source: http://recognize-speech.com/language-model/n-gram-model/comparison chacun des termes du côté droit de cette équation sont des probabilités de n-gramme que nous pouvons estimer en utilisant les nombres de n-grammes dans notre corpus.