n-gram

【自然语言处理】中文 n-gram 词模型目录一、题目描述二、解决方案三、开发流程概述（一）全局配置模块（基础环境设置）核心功能：（二）文本预处理模块（数据清洗与标准化）

语言模型基础技术的开端：N-Gram与Bag-of-words详解在自然语言处理（NLP）的发展历程中，基础语言模型是构建复杂任务的基石。无论是早期的文本分类、机器翻译，还是如今大模型的预训练，都能看到N-Gram模型和Bag-of-words词袋模型的影子。本文将从这两个经典模型出发，深入剖析其核心技术原理、相关支撑技术及适用场景，为理解更复杂的语言模型奠定基础。

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NLP基础(九)_N-gram模型马尔可夫模型是一种随机过程，具有以下特性：马尔可夫性：对于任意状态序列 S1,S2,…,Sn，满足：也就是说，下一步的状态只和当前状态有关，而与之前的历史无关。

分别用语言模型雏形N-Gram 和文本表示BoW词袋来实现文本情绪分类用BoW和Bigram特征对电影评论进行情感分类（正/负面），并比较效果。使用简单的自定义数据集（实际项目可用IMDB数据集）：

从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.1.1语言模型演进：从N-gram到Transformer👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路语言模型（Language Model）作为自然语言处理（NLP）领域的核心基础，其发展历程深刻影响着人工智能技术的演进。本章将系统解析语言模型从统计学习到深度学习的关键跃迁，并聚焦GPT系列模型的技术突破。

【NLP】文本特征处理：n-gram特征和文本长度规范🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎人工智能和前端开发。 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：人工智能 🌻gitee地址：xzl的人工智能代码仓库 ✈ 您的一键三连，是我创作的最大动力🌹

语言模型：从n-gram到神经网络的演进语言模型是自然语言处理领域中的关键技术之一，它致力于理解和生成人类语言。从最初的n-gram模型到如今基于神经网络的深度学习模型，语言模型的发展经历了漫长的演进。本文将探讨语言模型的演化历程，介绍不同阶段的技术，并深入探讨神经语言模型的重要性及其对自然语言处理的影响。

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人工智能自然语言处理：N-gram和TF-IDF模型详解N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作，形成了长度是 N 的字节片段序列。

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