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統計語言模型

來源：互聯網
上載者：User
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標籤：有關   出現   估計   圖靈   平滑   規則   比較   馬爾科夫   折扣   

從基於規則到基於統計的語言模型的轉變

基於馬爾科夫假設，即任意一個詞出現的機率只與它前面的詞有關，可得到一個二元模型。乃至基於一個N-1階馬爾科夫假設，對應的語言模型是N元模型。一般N取值非常小，通常為2，可取到3或者4。

對於樣本中未出現的零機率問題，使用古德-圖靈估計方法進行平滑處理。對於出現頻率超過一定閾值的詞，機率估計就是相對頻度，對於小於的詞，機率估計就會小於他們的相對頻度，次數越小，折扣越多，對於未看見的詞也給予了一個比較小的頻度，使得機率估計平滑。

統計語言模型

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