目录: 一基本训练 二语言模型打分 三语言模型剪枝 四语言模型合并 五语言模型使用词典限制 一.基本训练 #功能 读取分词后的text文件或者count文件,然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型 #参数 输入文本: -read 读取count文件 -text 读取分词后的文本文件 词典文件: -vocab 限制text和count文件的单词,没有出现在词典的单词替换为<unk>:如果没有,所有的单词将会被自动加入词典 -limit-vocab 只限制count文件的单词(对text

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

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

在学习NLP过程中,遇到了Good-turning的介绍,网上找了相关的资料查看,总结如下. 思想: 其主要思想是从概率的总量中分配少量的比例给零概率项. 思路: 假定给定的语料库中出现 \(r\)次数的词有\(N_r\)个,则有 \[N = \sum_{i=1}^{\infty }rN_r \] 当\(r\)较小时,我们使用\(d_r\)代替\(r\),这里\(d_r < r\),\(d_r\)的值可有下式表示 \[d_r = ( r+1 )N_{r+1}/N_r \] 其期望可以表示为 \[

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

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

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

训练n-gram语言模型 ngram-count -text train.txt -order -lm model -kndiscount -interpolate -gt3min -gt4min 计算生成PPL ngram -lm model -order -ppl test.txt -debug 2> srilm.ppl ppl与ppl1有和区别? ppl = 10^(-logprob / (words - OOVs + sentences)) ppl1 = 10^(-logprob / (

官网 网上搜的安装教程:SRILM的安装方法 最近做的一个项目要用到语言模型,在网上找了一些开源的工具包试了一下.废话不多说,下面直接介绍一下SRILM的安装方法. 我实在ubuntu14.04底下使用SRILM. SRILM的下载地址(我使用的是1.7.1版本) 1.安装 tcl 有用SRILM要用到tcl工具的一些功能,所以我先装了tcl. tcl的下载地址(我使用的是 tcl8.6.5-src.tar.gz) 在tcl解压包的unix文件夹中的README文件介绍了tcl的安装方法.其实也

一.语言模型 旨在:给一个句子或一组词计算一个联合概率 作用: 机器翻译:用以区分翻译结果的好坏 拼写校正:某一个拼错的单词是这个单词的概率更大,所以校正 语音识别:语音识别出来是这个句子的概率更大 总结或问答系统 相关任务:在原句子的基础上,计算一个新词的条件概率,该概率与P(w1w2w3w4w5)息息相关. 任何一个模型计算以上两个概率的,我们都称之为语言模型LM. 二.如何计算概率 方法:依赖概率的链式规则 从而有: 问题:如何预估这些概率 方法一:计数和细分 但是不可能做到! 原因:句子

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL.在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题.接下来我们详细的介绍Transformer-XL和XL-Net. 一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGE MODELING WITH LONGER-TERM DEPENDENC

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: 一个具有良好性能的语言模型,一定量的数据样本必不可少.现有的各种语言模型中,例如GPT3具有1750亿的参数量,前不久发布的源1.0单体模型参数量达2457亿,DeepMind团队一起新发布的语言模型Gopher[1]也具有2800亿参数量,更有巨无霸模型MT-NLP参数量高达5300亿(如图2所示)! 为了获得更高的性能,同时增加了如此庞大的数据量,从最初的万级,到达现在的千亿级,这种方式虽有效,但是

Array 是javascript中经常用到的数据类型.javascript 的数组其他语言中数组的最大的区别是其每个数组项都可以保存任何类型的数据.本文主要讨论javascript中数组的声明.转换.排序.合并.迭代等等基本操作. 原文:http://www.cnblogs.com/kelsen/p/4850274.html 创建数组和数组检测 1.使用Array构造函数 创建数组. //创建一个空数组 var cars = new Array(); //创建一个指定长度的数组 var car

ExtJS 4.2 Grid组件本身并没有提供单元格合并功能,需要自己实现这个功能. 目录 1. 原理 2. 多列合并 3. 代码与在线演示 1. 原理 1.1 HTML代码分析 首先创建一个Grid组件,然后查看下的HTML源码. 1.1.1 Grid组件 1.1.2 HTML代码 从这些代码中可以看出,Grid组件可分为grid-header和grid-body 两块区域(若含有工具栏和分页栏,它们都会含有各自的独立区域). 其中grid-body包含了许多tr元素,每一个tr都是代表Gri

场景:在开发中,要将多个[]byte数组合并成一个[]byte,初步实现思路如下: 1.获取多个[]byte长度 2.构造一个二维码数组 3.循环将[]byte拷贝到二维数组中 package gstore import ( "bytes" ) //BytesCombine 多个[]byte数组合并成一个[]byte func BytesCombine(pBytes ...[]byte) []byte { len := len(pBytes) s := make([][]byte, l

应用场景 angular2(下文中标注位NG2)项目和.net mvc项目分别开发,前期采用跨域访问进行并行开发,后期只需要将NG2项目的生产版本合并到.net项目. NG2项目概述 ng2项目采用的是angular-cli搭建的框架. 使用type script.rxjs等内容开发. .net mvc 项目概述: 前期开发阶段,去除了验证内容,并支持跨域(这里没有使用api). 后期需要与ng2的发布内容进行整合. 具体步骤(只说明.net mvc中的操作内容) 路由内容设置 //防止用户刷新

CSS inline-block和BCF对于初学者来说,总是弄不太明白,下面记录下我在学习这块知识的过程中遇到的几个问题,供大家参考,有不足的地方,欢迎大家批评指正. 一.在什么场景下会出现外边距合并?如何合并?如何不让相邻元素外边距合并?给个父子外边距合并的范例 定义:当两个垂直外边距相遇时,将形成一个外边距. 合并的场景: 一个元素出现在另一个元素上面时: 示例: 一个元素包含另一个元素时(没有内边距或边框把它们的外边距分开) 如图效果中,父容器box和子元素box1的上外边距合并,与子元素

如果直接找视频剪切和合并视频的软件,通常出来的都是大的视频编辑软件或者是有图形界面的剪切软件,大型一点的功能太多安装麻烦,小型一点的功能可能不齐全. 只是简单的剪切或者一下合并一下,还是ffmpeg这个命令行工具最方便和快速. 一.剪切视频 ffmpeg -i input.mp4 -ss 30 -c copy -to 40 output.mp4 剪切从30秒开始到40秒结束的视频. ffmpeg -i input.wmv -ss 30 -c copy -t 10 output.wmv 二.合并视

最近尝试合并一个托管在Windows的Stash系统中的pull request时,发现合并按钮被禁用,显示有冲突不能合并,但是在diff页面中没有现实冲突,而且代码实际上并没有任何冲突. 后来在这篇官方文档中了解到实际上是由于Windows限制了包含路径的字符数最大限制是260个字符. 由于Stash是调用Git,Git使用了Windows API,因此这个问题的解决办法就是将提交的代码中超过260个字符的文件,文件夹都删掉,或者移动到上层,减少路径的字符数. 所有在Windows环境中使用的