⬇⬇⬇⬇⬇

http://wwwshort.com/langdetect 💻

⇑⇑⇑⇑⇑

n-gram言語モデルは、モバイルデバイスのスマートキーボード入力として使用することを目的とした次の単語の予測用に開発されています。テキスト文書（ニュース、ブログ、ツイット）の大規模なコーパスが分析され、データの構造が検出され、モデルの構築がサポートされます。

最初に、n-gramモデルを使用して文の単語を予測する予定です。 n-gramモデルを改善するために、Good-Turing Smoothingなどの平滑化手法を実装します。次に、潜在的な意味分析に基づいて、テキスト補完の問題に対処するための代替方法論を実装することを提案します。 LSA / LSIは、単語toから離れた用語も考慮することにより、古典的なn-gramベースのアプローチを改善します。

Pythonで独自の言語モデルを構築するための包括的なガイド。

N-gram言語モデルは、言語内の単語のシーケンス内の特定のN-gramの確率を予測します。良いN-gramモデルがあれば、p（w、h。を予測できます。前の単語hの履歴が与えられた場合、単語wを見る確率は何ですか-履歴にはn-1個の単語が含まれます。

PDF統計モデルを使用した単語と文の予測。

統計モデルを使用した単語と文の予測ピサ大学コンピュータ科学部ニコラカルミニャーニ学部言語とインテリジェンスリーディンググループ。 テキスト予測を使用したPDF文の完成。 N-Gram言語モデルによる予測。説明。 N-Gram言語モデルを使用して、次に起こりそうな単語を予測します。 paramオブジェクト予測に使用するN-gramモデル。 param newdata次の単語を予測するフレーズ。 param rank最も可能性の高い単語の上位「ランク」が返されます。次の最も可能性の高い単語をエクスポートします。 Nグラムモデルの簡単な例。この機能は現在利用できません。後でもう一度やり直してください。

PDF第Nグラム言語モデル。 PPT-NGram言語モデルを使用した文の予測。 N-gram言語モデルのトレーニングと文の推定。 n-gram LMの基本的な考え方は、w_nの出現回数をw_nの出現回数で除算することにより、その前のコンテキストでw_ n + 1の確率を予測できることです。 次の単語を他の単語よりも簡単に予測できるコンテキストがいくつかあります。 3. n-gram言語モデルの主要な問題。 n-gramが言語の貧弱なモデルである理由を示す多くの事例があります。マニングとシュッツェから（p。193。

マルコフ連鎖を使用したN-gramモデリング-ケビンスコーチェフ

N-gramを使用した統計的言語モデリングの紹介。単語の確率が前の単語のみに依存するというこの仮定は、マルコフ仮定としても知られています... 。 評価メトリックを開発し、Nグラム言語モデルを、最初のテキストフラグメントが与えられた場合に後続の単語を予測する問題に適合させます。インスタンスベースの方法をベースラインとして使用して、コールセンターのメール、個人のメール、天気予報、料理のレシピの予測可能性を経験的に研究しています。

PDF言語モデリング、N-Gramモデル。 言語モデル：最先端技術の調査。 確率モデルとしての文より正確には、n-gramモデルを使用して、文中の個々の単語の結合確率wiとして文の確率Wを導き出すことができます。 P（W。P（w1、w2。wn）これは、条件付き確率の連鎖規則を使用して、n-gramのシーケンスに減らすことができます。 この論文では、確率論的、すなわちN-gramベースの言語モデルを使用したバングラ文の単語予測が、aではなく単語のセットを予測することによって文を自動補完するために提案されています。