用3-gram计算语料库(今天,上午,的,天气,很好,我,想,出去,运动,但,今天,上午,有,课程,训练营,明天,才,开始)里的(今天,上午,有,课程)概率
时间: 2023-10-08 10:10:43 浏览: 27
首先,需要统计语料库中所有3-gram出现的次数,然后计算(今天,上午,有,课程)的出现次数,并除以所有3-gram的总数。
语料库中所有3-gram出现的次数为:
(今天, 上午, 的):1
(上午, 的, 天气):1
(的, 天气, 很好):1
(天气, 很好, 我):1
(很好, 我, 想):1
(我, 想, 出去):1
(想, 出去, 运动):1
(出去, 运动, 但):1
(运动, 但, 今天):1
(但, 今天, 上午):1
(今天, 上午, 有):1
(上午, 有, 课程):1
(有, 课程, 训练营):1
(课程, 训练营, 明天):1
(训练营, 明天, 才):1
(明天, 才, 开始):1
因此,(今天,上午,有,课程)的出现次数为1,所有3-gram的总数为15,因此概率为1/15,即0.067。
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用3-gram计算(今天,上午,的,天气,很好,我,想,出去,运动,但,今天,上午,有,课程,训练营,明天,才,开始)的概率
根据3-gram模型,我们需要计算每个3个词的组合的概率,然后将它们乘起来。
P(今天|<s>,<s>) = 1
P(上午|<s>,今天) = 1
P(的|今天,上午) = 1
P(天气|上午,的) = 1
P(很好|的,天气) = 1
P(我|天气,很好) = 1
P(想|很好,我) = 1
P(出去|我,想) = 1
P(运动|想,出去) = 1
P(但|出去,运动) = 1
P(今天|运动,但) = 0
P(上午|但,今天) = 0
P(有|今天,上午) = 0
P(课程|上午,有) = 0
P(训练营|有,课程) = 0
P(明天|课程,训练营) = 0
P(才|训练营,明天) = 0
P(开始|明天,才) = 0
因为有2个0的概率,所以乘积为0。因此,这个句子的概率为0。
N-gram算法如何从语料库提取出目标语句
N-gram算法可以从语料库中提取出目标语句,具体步骤如下:
1. 将语料库进行预处理,包括去除停用词、分词、转换为小写等操作。
2. 根据目标语句的长度确定N值,如N=2表示使用2-gram模型。
3. 将语料库中的所有文本按照N值进行划分,生成所有可能的N-gram序列。
4. 统计N-gram序列在语料库中出现的频率,得到N-gram模型。
5. 将目标语句按照N值进行划分,生成所有可能的N-gram序列。
6. 计算目标语句中每个N-gram序列在N-gram模型中的概率,选择概率最大的序列作为目标语句。
需要注意的是,N-gram算法是基于统计的方法,其准确度取决于语料库的大小和质量,因此需要选择合适的语料库来提高算法的准确度。同时,由于N-gram算法只考虑相邻的N个单词之间的关系,无法处理长距离依赖关系,因此在实际应用中需要结合其他算法进行处理。