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

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA主题模型评估方法--Perplexity http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA-math-LDA 文本建模 http://www.iyunv.com/thread-59890-1-1.html 用python计算lda语言模型的困惑度并作图 h

对于LDA模型,最常用的两个评价方法困惑度(Perplexity).相似度(Corre). 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d,所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定,这个不确定成都就是困惑度.困惑度越低,说明聚类的效果越好. 计算公式     分母是测试集中所有单词之和,即测试集的总长度,不用排重.其中p(w)指的是测试集中每个单词出现的概率,计算公式如下.p(z|d)表示的是一个文档中每个主题出现的概率,就是程序中的.theta文件,p(w|z)表示的是词典中的每一个单词在某个主题下

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

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}\

<COMET:Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction> 论文地址 论文源码 任务 目的层面 -- 根据两个当前最常用的常识知识图ATOMIC和ConceptNet构建一个用于开发常识知识的自适应生成模型COMET,以协助完成常识知识的自我补充. ​ COMET是一个自适应框架,用于通过在知识元组的种子集上训练语言模型来从语言模型构建常识知识库.这些知识元组为COMET提供了必须学习的知识库结构和关系

第四章 N元语法 本章开篇的两句话很有意思,代表了当时两个学派的思想和矛盾. 一句是"有史以来最伟大的语言学家"乔姆斯基说的:"句子的概率,在任何已知的对于这个术语的解释中,都是一个完全无用的概念". 他提出了形式语言,坚信可以通过语法规则来处理文字,对概率不屑一顾. 而另一句是语言处理大师贾里尼克说的:"每当我开除一个语言学家,语言识别率就能提高一个百分比". 此前他曾有和语言学家不愉快的合作经历,加之当时概率学习方法取得了显著成果,因此也是心

先看一下语言模型的输出格式 \data\ ngram = ngram = ngram = \-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 - <s> -0.7736475 -1.128404 <unk> -0.8049794 -2.271447 a -0.616

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.背景 近期研究了一下语言模型,同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程. 二.使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍:http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址:http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行,./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练:bin/lmplz -o 5 --verbose_header --text data/chat_log.txt --ar

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

在信息论中,perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度.它也可以用来比较两个概率分布或概率模型.(应该是比较两者在预测样本上的优劣)低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本. 困惑度越小,句子概率越大,语言模型越好. wiki上列举了三种perplexity的计算: 1. 概率分布的perplexity 公式: 离散概率分布p的困惑度由下式给出 其中H(p) 是该分布的熵,x遍历事件空间. 随机变量X的复杂度由其所有可能的取值x定义. 一个特殊的例子是

摘要:本文以aishell为例,通过对比实验为大家介绍transformer和LSTM语言模型. 本文分享自华为云社区<espnet中的transformer和LSTM语言模型对比---以aishell为例>,作者: 可爱又积极 . NLP特征提取器简介 - RNN和Transformer 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构. 长短期记忆网络(LSTM) 传统RNN的做法是将所有知识全部提取出来,不作任何处理的输入

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

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

系列前言 參考文献: RNNLM - Recurrent Neural Network  Language Modeling Toolkit(点此阅读) Recurrent neural network based language model(点此阅读) EXTENSIONS OF RECURRENT NEURAL NETWORK LANGUAGE MODEL(点此阅读) Strategies for Training Large Scale Neural Network  Language

注:这是2017年课程的lecture8.一直都在用RNN,但是对它内部的构造不甚了解,所以这次花了一个下午加一个晚上看了CS224n中关于RNN的推导,不敢说融会贯通,算是比以前清楚多了.做个笔记,便于日后查阅. Overview 主要讲了以下几个内容: 传统语言模型 RNN和RNN语言模型 一些问题(梯度消失爆炸问题)和训练技巧 RNN的其他应用 双向RNN和多层RNN 传统语言模型 语言模型 首先介绍语言模型的概念,简言之,语言模型描述了一个单词序列的概率,原文是a language mo

NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉 导读说明: NLP任务大致可以分为NLU(自然语言理解)和NLG(自然语言生成)两种,NLU负责根据上下文去理解当前用户的意图,方便选出下一步候选的行为,确定好行动之后,NLG模块会生成出对齐行动的回复:由于BERT引入Pre-train模块,在NLU任务上有很好的效果,但不适合处理生成任务,因为BERT的预训练过程主要使用的是MLM,和生成任务的目标并不一致. 因此对Bert进行改进,让它更好的兼备NLG能力.此

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在