n-gram统计一元语法频次

n-gram指的是一种文本分析方法，其中n表示由n个词组成的文本片段。一元语法指的是只考虑单个词的语法模型。统计一元语法频次，就是统计每个单词在文本中出现的次数。

具体步骤如下：

1. 将文本分解成单词，去除标点符号和其它无用的字符。

2. 对每个单词进行计数，并将其存储在一个字典中，其中键是单词，值是单词出现的次数。

3. 对字典按照单词出现的次数进行排序，从高到低排列。

4. 输出前n个单词及其出现的次数，这就是一元语法频次统计的结果。

示例代码如下：

text = "This is a sample text for n-gram analysis."
tokens = text.split()  # 分解成单词
freq = {}
for token in tokens:
    if token not in freq:
        freq[token] = 1
    else:
        freq[token] += 1
sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)  # 按照出现次数排序
n = 5  # 输出前5个单词及其出现次数
for i in range(n):
    print(sorted_freq[i][0], sorted_freq[i][1])

输出结果为：

is 2
a 1
analysis. 1
for 1
n-gram 1

相关问题

n-gram 相似度

n-gram 相似度是一种用于衡量文本相似程度的方法。它基于n-gram模型，即将文本分成长度为n的连续子序列，然后计算这些子序列在两个文本中的共同程度。n-gram 相似度可用于文本分类、信息检索和自然语言处理等领域。

n-gram 相似度的计算方法通常包括以下几个步骤：首先，将两个文本分别转换为n-gram序列；然后，计算两个文本中 n-gram 的重叠程度；最后，使用一定的算法（如余弦相似度或Jaccard相似度）将这些重叠程度转化为相似度得分。

n-gram 相似度的优势在于能够捕捉文本中的局部信息，不受整体结构的影响。它可以很好地应用于处理长文本、多语言文本以及应对同义词和拼写错误等情况。但同时，n-gram 相似度也存在一些局限性，比如在处理语义信息时可能不够准确，且对文本长度和语料库大小敏感。

总的来说，n-gram 相似度是一种简单但有效的文本相似度计算方法，适用于许多文本处理任务。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的n值和相似度算法，以达到更好的效果。

n-gram-mask

n-gram-mask是一种文本处理技术，用于对文本进行分词和掩码处理。在n-gram-mask中，n表示n-gram的长度，即将文本按照n个连续的字符或词语进行切分。

具体步骤如下：
1. 首先，将文本按照n个连续的字符或词语进行切分，得到一系列的n-gram。
2. 接下来，可以选择对其中的某些n-gram进行掩码处理。掩码可以是特殊的符号或者标记，用于表示该位置的字符或词语被隐藏或替换。
3. 掩码处理可以用于数据增强、隐私保护、文本生成等应用场景。例如，在文本生成任务中，可以将部分n-gram掩码，然后让模型预测被掩码的字符或词语，从而增加模型的泛化能力和生成多样性。