NLP令牌化与N-Gram模型构建：4-Gram和6-Gram实现

资源摘要信息:"本项目主要探讨了自然语言处理（NLP）中的标记化（Tokenization）过程和N-Gram模型的构建方法。首先，项目创建了一个标记化器，用于将文本中的词素（包括单词、名称、URL、标点、货币等）分解成单独的标记，通常会忽略空格。接着，利用分词器在不同的训练语料库上创建N-Gram语言模型。分词器输出的令牌是用空格分隔的，可选择性地保存到文件中。 在这个过程中，项目特别注重构建了4-Gram模型和6-Gram模型，并应用了Kneser-Ney平滑技术来优化模型性能。此外，模型具备退避机制，能够在必要时退避至唯一字母表示的概率。项目还计算了训练语料库的熵和困惑度，这两个统计量分别衡量了语料库的信息量和模型预测的不确定性。 相关文件和目录结构如下： - '代码'目录：包含用于创建令牌生成器和N-Gram语言模型的源代码，文件类型可能包括Python脚本和Jupyter笔记本。 - '输出'目录：包含分词器处理输入文件后的输出结果。 通过这个项目，学习者可以深入理解NLP中的基本技术——标记化和N-Gram模型。标记化是将文本分解为更小单位的过程，这一步骤对于后续的语言分析至关重要。而N-Gram模型则是一种统计语言模型，它考虑了词汇之间的连续性，通过历史单词来预测下一个单词，广泛应用于文本生成、语音识别、机器翻译等领域。本项目所使用的4-Gram和6-Gram模型分别考虑了四个和六个连续单词的组合，能够捕捉更长的语境信息。Kneser-Ney平滑则是改进N-Gram模型的一个技术，通过考虑未见的n-gram来提高模型的泛化能力。 总结来说，本项目不仅为学习者提供了实践NLP核心概念的平台，还介绍了如何应用高级技术来优化N-Gram模型的性能。通过实践操作，学习者可以更直观地理解NLP的工作原理，为后续更深入的学习和研究打下基础。"