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N-gram的平滑算法简介
N-gram作为统计语言模型的重要部分,是学习统计自然语言的重要基石,了解N-gram十分重要。N-gram会因为数据稀疏而导致效果变差,也就是某些n元组在训练样本中未出现,则其样本概率为0,这是一个很差的概率估计,会导致模型估计效果变差,可以通过数据平滑来解决数据稀疏问题。

JMP功能与算法总结
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到底了

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N-gram作为统计语言模型的重要部分,是学习统计自然语言的重要基石,了解N-gram十分重要。N-gram会因为数据稀疏而导致效果变差,也就是某些n元组在训练样本中未出现,则其样本概率为0,这是一个很差的概率估计,会导致模型估计效果变差,可以通过数据平滑来解决数据稀疏问题。

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