在谈N-Gram模型之前,我们先来看一下Mrkove假设: 1.一个词的出现仅仅依赖于它前面出现的有限的一个或者几个词: 2.一个词出现的概率条件地依赖于前N-1个词的词类. 定义 N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型,对中文而言,我们称之为汉语语言模型(CLM,Chinese Language Model).汉语语言模型利用上下文中相邻词之间的搭配信息,在需要把连续无空格的拼音.比划,或者代表字母或者比划的数字,转换成汉字串(即句子)时,可以计算出具有最大概率的句子,从而实现到…

题目: 题目描述 Tom 是个品学兼优的好学生,但由于智商问题,算术学得不是很好,尤其是在解方程这个方面.虽然他解决 2x=2 这样的方程游刃有余,但是对于下面这样的方程组就束手无策了.x+y=3x-y=1于是他要你来帮忙.给定一个线性多元一次方程组,请你求出所有未知数的解.保证在 int 范围内可以处理所有问题. 输入格式 输入文件的第一行一个数字 N(1≤N≤100),表示给定的方程组中的未知数的个数,同时也是这个方程组含有的方程个数.第 2 到 N+1 行,每行 N+1 个数.每行的前 N…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

NLP十大里程碑 2.1 里程碑一:1985复杂特征集 复杂特征集(complex feature set)又叫做多重属性(multiple features)描写.语言学里,这种描写方法最早出现在语音学中.美国计算语言学家Martin Kay于1985年在“功能合一语法”(FunctionalUnification Grammar,简称FUG)新语法理论中,提出“复杂特征集”(complex feature set)概念.后来被Chomsky学派采用来扩展PSG的描写能力. 图1 美国计算语言…

参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个问题:出现的语句是否合理. 在历史的发展中,语言模型经历了专家语法规则模型(至80年代),统计语言模型(至00年),神经网络语言模型(到目前). 专家语法规则模型 在计算机初始阶段,随着计算机编程语言的发展,归纳出…

一.中文分词 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键. Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分.除此之外,还有最大切分(包括向前.向后.以及前后相结合).最少切分.全切分等等. 二. 中文分词技术分类 我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典.词库匹配的分词方法:(字符串匹配.机械分词法) 2.基于统计:基于词频…

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角…

 1.word2vec简介 word2vec,即词向量,就是一个词用一个向量来表示.是2013年Google提出的.word2vec工具主要包含两个模型:跳字模型(skip-gram)和连续词袋模型(continuous bag of words,简称CBOW),以及两种高效训练的方法:负采样(negative sampling)和层序softmax(hierarchical softmax).word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系.word2vec是一个NLP工具,它可…

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        …

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional…