面向机器学习的自然语言标注3.3 语言模型-低调大师

面向机器学习的自然语言标注3.3 语言模型

2017-05-01 616

3.3 语言模型

n元语法的好处是什么呢？多年来自然语言处理已经利用n元语法开发了预测序列行为的统计语言模型（language model）。序列行为涉及在包含多个X的序列中识别下一个X。例如，语音识别、机器翻译等。在给定前一个元素的前提下语言模型预测序列中的下一个元素。

让我们更仔细地看看它是如何工作的，以及如何使用前几章讨论的工具。假设有一个单词序列，w1,w2,?wn。预测序列中的任意“下一个单词”wi可以表示为下面的概率函数：

等价于：

请注意，这里涉及两个联合概率分布的计算。我们假定用语料库中的单词序列的频率来估计它的概率。即，

P(w1,?wi－1) = Count(w1,?wi－1)

P(w1,?wi) = Count(w1,?wi)

以下比率称为相对频率（relative frequency）：

注意：正如我们所看到的，n

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《精通Matlab数字图像处理与识别》一导读

前言精通Matlab数字图像处理与识别图像处理与识别是当今计算机科学中一个热门研究方向，其应用广泛，发展前景乐观。Matlab是MathWorks公司开发的一款工程数学计算软件。由于其强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计，以及便捷的与其他程序和语言接口的功能，Matlab已成为当今国际上科学界最具影响力、最有活力的软件。本书正是紧密结合大量的Matlab代码和案例展开对数字图像处理和识别技术的介绍。让计算机理解所“看”到的东西是一件非常神秘和令人兴奋的事情。但要掌握好数字图像处理与识别技术却并非易事，它的理论性较强、门槛较高，在各个高校中，这门课程多是作为计算机专业研究生的选修课程。要理解该领域的知识，读者需要具有一定的数学基础，除此之外，还涉及信号处理、统计分析、模式识别和机器学习等专业领域知识，因此，令很多人望而却步。其实“难以理解”的关键在于缺乏必要的先序知识，造成了读者在相关知识上难以跨越的鸿沟。我们在撰写本书过程中，对于可能造成读者理解困难的地方，均给出了必要的先序知识，尽量定性地去描述；对于那些并不一目了然的结论均给出了思路和解释；对于某...

2017-05-02

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2017-05-02

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