有没有更有效的方法来找到最常见的n-gram？

有，可以使用基于统计的方法来找到最常见的n-gram。一种常见的方法是使用语料库中的频率信息来计算n-gram的出现频率。具体步骤如下：

数据预处理：首先，需要对语料库进行预处理，包括分词、去除停用词、标点符号等。
构建n-gram模型：根据预处理后的语料库，构建n-gram模型。n-gram模型是一种基于统计的语言模型，用于表示连续的n个词或字符序列。
统计n-gram频率：对于每个n-gram序列，统计其在语料库中的出现频率。可以使用计数方法或概率方法进行统计。
排序和筛选：根据n-gram的频率进行排序，找到出现频率最高的n-gram序列。可以设置一个阈值来筛选出现频率较高的n-gram。
应用场景：n-gram在自然语言处理、文本挖掘、信息检索等领域有广泛的应用。例如，可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与自然语言处理相关的产品和服务，如腾讯云智能语音、腾讯云智能机器翻译等。这些产品可以帮助用户在处理文本数据时使用n-gram等技术，实现更高效的文本分析和处理。

参考链接：

腾讯云智能语音：https://cloud.tencent.com/product/tts
腾讯云智能机器翻译：https://cloud.tencent.com/product/tmt

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特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

基于频率的过滤停用词表是一种去除空洞特征常用词的方法。还有其他更统计的方法来理解“常用词”的概念。在搭配提取中，我们看到依赖于手动定义的方法，以及使用统计的方法。同样的想法也适用于文字过滤。...短语检测的搭配提取连续的记号能立即被转化成词表和 n-gram。但从语义上讲，我们更习惯于理解短语，而不是 n-gram。在计算自然语言处理中，有用短语的概念被称为搭配。...我们必须找到更聪慧的统计数据才能够轻松挑选出有意义的短语。关键的想法是看两个单词是否经常出现在一起。回答这个问题的统计机制被称为假设检验。假设检验是将噪音数据归结为“是”或“否”的答案。...请注意，搭配抽取的所有统计方法，无论是使用原始频率，假设测试还是点对点互信息，都是通过过滤候选词组列表来进行操作的。生成这种清单的最简单和最便宜的方法是计算 n-gram。...例如，我们可能最感兴趣的是在问题中找到所有名词短语，其中文本的实体，主题最为有趣。为了找到这个，我们使用词性标记每个作品，然后检查该标记的邻域以查找词性分组或“块”。

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NLP中关键字提取方法总结和概述

关键字提取作为机器学习的支持——关键字提取算法找到描述文本的最相关的词。它们以后可以用于可视化或自动分类文本。关键词提取方法在本文中，我将概述一些最常用的关键字提取方法。...他们计算关键字的统计数据并使用这些统计数据对它们进行评分。一些最简单的统计方法是词频、词搭配和共现。也有一些更复杂的，例如 TF-IDF 和 YAKE!。...该算法偏爱在文本文档中频繁出现而在其他文档中不常见的术语。 TF-IDF 的优点是速度快，缺点是需要至少几十个文档的语料库。并且 TF-IDF 与语言无关。...4、生成 n-gram 并计算关键字分数——该算法识别所有有效的 n-gram。n-gram 中的单词必须属于同一块，并且不能以停用词开头或结尾。...总结在本文中介绍了几种从统计、基于图和嵌入方法中提取关键字的方法。由于该领域非常活跃，我只介绍最常见的方法。我只考虑无监督方法的一个子组（它们不需要训练）。

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关于语义分析的方法（上）

)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。...最简单的语言模型是N-Gram，它利用马尔科夫假设，认为句子中每个单词只与其前n–1个单词有关，即假设产生w_m这个词的条件概率只依赖于前n–1个词，则有P(w_m|w_1,w_2…w_{m-1}) =...N-Gram语言模型简单有效，但是它只考虑了词的位置关系，没有考虑词之间的相似度，词语法和词语义，并且还存在数据稀疏的问题，所以后来，又逐渐提出更多的语言模型，例如Class-based ngram model...Global weight formulas Tf-Idf是一种最常见的term weighting方法。...Tf-Idf在很多场合都很有效，但缺点也比较明显，以“词频”度量重要性，不够全面，譬如在搜索广告的关键词匹配时就不够用。

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论文阅读：《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》

这个问题的常见解决方案是将线性分类器分解成低秩矩阵或使用多层神经网络。在神经网络的情况下，信息通过隐藏层共享。 ? 图1显示了一个带有1个隐藏层的简单模型。...分层softmax 当目标数量很大时，计算线性分类器的计算量很大。更准确地说，计算复杂度为O（Kd）O（Kd）O（Kd），其中K是目标的数量，d是隐藏层的维数。...所有数据集都使用相同的参数运行FastText。它有10个隐藏的单位，我们评估它有没有bigrams。对于VDCNN和char-CNN，我们显示没有数据增加的最佳报告数字。 ?...我们将发布一个脚本来重新创建这个数据集，以便我们的数据可以被复制。我们考虑预测最频繁标签的基于频率的基线。...fasttext则充分利用了h-softmax的分类功能，遍历分类树的所有叶节点，找到概率最大的label（一个或者N个）

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【关于 fastText】那些你不知道的事

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【NLP】机器如何生成文本？

beam search将始终找到比greedy search具有更高概率的输出序列，但不能保证找到最可能的输出。让我们看看如何在transformers中使用beam search， ?...可以看出，虽然结果相较于greedy search更流畅，但输出仍包含重复的相同单词序列。一种简单可用的补救方法是引入「n-gram penalty」。...最常见的「n-gram penalty」是通过将可能创建已经看到的n-gram的下一个单词的概率设置为0，来确保没有n-gram出现两次，可以参考 OpenNMT: Open-Source Toolkit...这很难用n-gram或其他惩罚来控制，因为要在强制的“不重复”和相同n-gram的重复循环之间找到良好的trade off，需要进行很多微调；在ICLR2019的一篇论文The Curious Case...在第一步采样中，包含了整体的2/3，第二步采样则包含了几乎全部，但是有效地去除了一些奇奇怪怪的单词。 ? 哇！这个结果可以说是我们一路下来最真实的文本生成。

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二值化每个特征，微软用1350亿参数稀疏神经网络改进搜索结果

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大话文本分类

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【NLP自然语言处理】文本特征处理与数据增强

学习目标了解文本特征处理的作用.掌握实现常见的文本特征处理的具体方法掌握实现常见的文本数据增强的具体方法掌握常见的文本数据增强方法: 回译数据增强法什么是n-gram特征...回译数据增强存在的问题: 在短文本回译过程中, 新语料与原语料可能存在很高的重复率, 并不能有效增大样本的特征空间....这些特征处理工作能够有效的将重要的文本特征加入模型训练中, 增强模型评估指标....学习了常见的文本特征处理方法: 添加n-gram特征文本长度规范学习了什么是n-gram特征: 给定一段文本序列, 其中n个词或字的相邻共现特征即n-gram特征, 常用的n-gram特征是...学习了回译数据增强存在的问题: 在短文本回译过程中, 新语料与原语料可能存在很高的重复率, 并不能有效增大样本的特征空间.

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漫谈神经语言模型之中文输入法

我们可以采用基于大数据的方法来训练概率分布Pr(piwi)，理论上我们可以训练所有可能的Pr(piwi)，但是这种做法会带来参数多的缺点，一个更加优化的方案就是把所有具有相同发音的字母对应到同一个音节上...而一种有效的解决方案就是使用NNLM来增强n-gram model，即使用NNLM来计算n-gram中的概率。...在传统的n-gram语言模型中，存在由于数据稀疏性而带来的某些词组出现的概率为0的问题，因此一般都会采取一些平滑的方法来使得不会出现概率为0的情况，最常见的是基于Kneser-Ney平滑算法。...，这种做法不会出现零概率的问题，但是简单地将n-gram模型替换成NNLM会导致计算量比较大，为了减少计算量，可以对n-gram模型进行重构，具体过程如下：分别训练n-gram模型和NNLM模型；基于...NNLM计算所有可能的n-gram的概率；将n-gram模型中的所有n-gram的概率替换成由NNLM计算的概率；对所有n-gram的概率坐归一化，并保存；在使用时，仍然是以n-gram模型的形式来计算

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详解微软大规模稀疏模型 MEB：参数高达 1350 亿，可显著提升搜索相关性

之所以 MEB 可以有效改善基于 Transformer 的深度学习模型的搜索相关性，一个原因是它可以将单个事实映射到特征，从而让 MEB 能够更细致地理解一个个事实。...训练数据和统一特征为二进制 MEB 使用了来自必应的三年搜索日志作为训练数据。对于每次必应搜索曝光（impression），我们使用启发式方法来确定用户是否对他们单击的文档感到满意。...当前的生产模型使用三种主要类型的特征，如下所述。查询和文档 N-gram 对特征 N-gram 对特征是基于必应搜索日志中查询和文档字段的 N-gram 组合生成的。...如图 2 所示，来自查询文本的 N-gram 将与来自文档 URL、标题和正文文本的 N-gram 结合形成 N-gram 对特征。...更长的 N-gram（对于更高的 N 值）能够捕捉更丰富和更细微的概念。然而，随着 N 的增加，处理它们的成本呈指数级增长。

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AAAI 2020 | 计算所冯洋组：引入评估模块，提升机器翻译流畅度和忠实度（已开源）

上述问题导致了模型训练过程中不能很好的优化，甚至可能会强制模型优化到不符合预期的方向，而我们的方法针对这个问题，提出了一个新的方法来进行改进。...一般来说用 Kullback-Leibler（KL）散度作为损失以确保两个模型所绘制的分布彼此接近是一个常见的方法，但是在目标端绑定两个分布并不能达到最优，这有可能会阻碍模型找到最优点。...结果表明，论文提出的方法拥有更高的 n-gram 值，并且随着 n 值的增大，对比基线模型的 n-gram 值的提升越大，这证明了论文方法在流利度上有大幅提升；而对比基线模型，论文方法同样拥有更高的余弦相似度...，这证明论文方法在语义上更贴近 Ground Truth，即提升了忠实度。...意义论文提出了一个评估模块来从流利度和忠实度两个方面来评估翻译模块，并指导其生成更优的翻译。实验证明该方法在多个数据集上达到了更好的效果，并且生成了在目标端更流利、对源端更忠实的翻译。

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学界 | CMU论文：神经机器翻译和Seq2seq模型导论

事实上，我们可以把每个计算机程序都看成是输入一个位序列，经过处理输出一个位序列，这意味着所有程序都是表示一些行为的 Seq2seq 模型（尽管在许多情况下，这不是最自然和直观的表达方式）。 ?...一个 Seq2seq 模型任务实例机器翻译作为 Seq2seq 模型代表具有以下特点： 1、机器翻译是最被认可的 Seq2seq 模型实例，允许我们在其中使用很多直观例子来说明处理此类问题的困难。...第三章重点阐述了 n-gram 语言模型，该模型是一种基于单词在数据集中所出现频率计算其概率的简单方法。同时本章节还阐述了如何使用混乱度（perplexity）等度量方法来评估这些模型的性能好坏。...第五章介绍了神经网络的基本概念，神经网络要比对数-线性语言模型更容易将多信息块组合在一起，从而进一步提升语言模型的准确度。...这引出了更有效和直观的句子表示方法，并且通常比相对简单的编码器——解码器机制更有效。 ? ©本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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DLM：微信大规模分布式n-gram语言模型系统

对于样本序列s1和s2，3-gram模型会给s1一个更高的概率，因为“VLDB is a”比“VLDB eases a”更常见，同样，“a database conference”比“data base...conference”在计算机科学文章中更常见。...相比之下，2-gram语言模型可能给s1提供比s2更高的概率，因为“database conference”比“data base conference”更常见。...其次，较大的n-gram集合包括更多的n-gram（会有更好的覆盖），因此对相对不常见的n-gram序列也能给出更好的概率估计。...我们提出的技术，可以利用大规模n-gram语言模型的进行高效和稳健的推理。 3.分布式系统较大的n-gram语言模型在概率估计中更准确。

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全面解读用于文本特征提取的神经网络技术：从神经概率语言模型到GloVe

N-gram 模型通过计算每一个词（可以跟随一组 n 个预测词）的条件概率而实现对语言的概率建模。可以通过将流行算法有效组合而生成新的词序列。如 n-grams 和超高的词频计数相结合。...该方法试图找到值的分布式向量表征，而非使用 LSA 和 LDA 等方法得到的值的连续表征。该模型是使用随机梯度下降和反向传播训练的。...这类似于网络中神经元的 dropout，尽管在统计学上，其更类似于使用这种方法从语料库中移除常见词。丢弃常出现的词可以减少计算和内存成本。...问题 1：用于从文本中提取特征的相对简单的统计技术是什么？像 n-gram 这样的词频计数模型和像 TF-IDF 这样的简单词袋模型仍然是获取文本的数值向量表征的最简单的工具。...因为各种应用各有千秋，所以这个问题的回答会有些主观性。通常而言，可以使用 TF-IDF 这样的简单的统计学方法来解决文档相似性问题。

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这是一篇关于「情绪分析」和「情感检测」的综述（非常详细）

因此，应用情绪和情绪分析可以帮助学生在注册过程中选择最好的机构或老师。情绪情感分析具有广泛的应用，可以使用各种方法来完成。「情绪情感分析技术分为三种类型：基于词典、基于机器学习和基于深度学习」。...根据特定的分类模型，情绪被分为四类、六类或八类。例如：Shaver model将情绪分类为悲伤，喜悦，愤怒，恐惧，爱，惊讶等六类。下图描绘了可以在各种模型中找到的众多情绪状态。...数据集情感和情感分析领域最常见的数据集是SemEval、SST、ISEAR。SemEval和SST数据集在域、大小等方面有不同的变体。...为了进行特征提取，使用的最直接的方法之一是“词袋”（BOW），其中定义了一个固定长度的计数向量，其中每个条目对应于预定义的词词典中的一个词.如果句子中的单词在预定义字典中不存在，则其计数为 0，否则计数大于或等于...这在单词预测中更受欢迎，因为它保留了单词的语义」。由 Tomas Mikolov 领导的谷歌研究团队开发了一个名为 Word2Vec 的词嵌入模型。

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斯坦福NLP课程 | 第9讲 - cs224n课程大项目实用技巧与经验

钉子从一个(领域)感兴趣的问题开始，并试图找到比目前已知的/使用的更好的方法来解决它。...锤子从一个感兴趣的技术方法开始，找出扩展或改进它或应用它的好方法 2.2 项目类型 [Project types] 这不是一个详尽的列表，但大多数项目都是其中之一 1.找到感兴趣的应用程序/任务，探索如何有效地接近...你可以注释少量的数据你可以找到一个网站，有效地提供注释，如喜欢，明星，评级等有些人使用现有的研究项目或公司的数据如果你可以提供提交、报告等数据样本大多数人使用现有的，由以前的研究人员建立的数据集...人们认为要“玩弄”这个系统是相当困难的。例如找到一种方法来改变机器的输出，使BLEU上升，但质量不会下降。...] 5.建立基线首先实现最简单的模型(通常对unigrams、bigrams 或平均字向量进行逻辑回归) 在训练和开发中计算指标如果度量令人惊讶且没有错误，那么完成!

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R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究|附代码数据

主题1当然代表sci.space新闻组（因此最常见的词是“空间”），主题2可能来自密码学，使用诸如“密钥”和“加密”之类的术语。...情绪分析我们可以使用我们探讨的情绪分析技术来检查这些Usenet帖子中出现的正面和负面词的频率。哪些新闻组总体上最积极或最消极？...在这个例子中，我们将使用AFINN情感词典，它为每个单词提供积极性分数，并用条形图可视化用语言分析情绪值得深入了解_为什么_有些新闻组比其他新闻组更积极或更消极。...为此，我们可以检查每个单词的总积极和消极贡献度。 N-gram分析 Usenet数据集是一个现代文本语料库，因此我们会对本文中的情绪分析感兴趣. ---- 获取全文完整代码数据资料。...本文选自《R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究》

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