ngram模型是统计语言的最基本的模型了，这里将给出用中文语料做实验建立ngram模型的个人总结，主要参考sun拼音2.0的代码以及有点意思拼音输入法，会参考srilmstevejian.cublog.cn。我会尽量逐步完成所有的实验总结。 分词与统计 对于中文语料和英文不同需要我们先进行分词，当然如果是切分好空格隔开的语料就简单许多。假设是普通的语料，sun拼音的做法是采用正向最大匹配分词

n元ngram模型本质上就是trie树的结构 ，逐层状态转移。在sun拼音中是采用的是逐层按照顺序用vector表示，查找的时候逐层二分查找。sun拼音的建立ngram模型的方法也是以按照字典序排好序的<ngram元组,次数>序列作为输入建立起来的。 利用顺序存储+二分查找应该是最节省空间的了。但是效率要受一定影响。其余的trie树实现包括可以利用map(hash_map更耗费空间一点），su

转载自简书本文链接地址: Elasticsearch通过ngram分词机制实现搜索推荐 1、什么是ngram 例如英语单词 quick，5种长度下的ngram ngram length=1，q u i c kngram length=2，qu ui ic ckngram length=3，qui uic ickngram length=4，quic uickngram length=

本文是学习N-GRAM-BASED LOW-DIMENSIONAL REPRESENTATION FOR DOCUMENT CLASSIFICATION 的笔记。如果英文好的，请直接看论文。 ngram是词袋模型的子类。对于提取上下文语义有重要意义，然而n很大时，维度将非常高，运算复杂度剧增。而工业界中的认为都对响应速度要求特别高。ngram低维表示能降低维度，大大提高效率。 ngram简介

基于 NGram 分词，优化 Es 搜索逻辑，并深入理解了 matchPhraseQuery 与 termQuery 前言问题描述排查索引库分词（发现问题）如何去解决这个问题？IK 分词器NGram 分词器使用替换 NGram 分词器后进行测试matchPhraseQuery 查询原理termQuery 查询原理总结 前言 之前不是写过一个全局搜索的功能吗，用户在使用的时候，

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ngram语言模型+win8 64bit下安装srilm+cygwin实现 最近导师给了个新项目关于信息抽取（给了三篇论文，实验室混一年，动手能力没怎么提高但是看论文倒是飞快），会用到语言模型，虽然自己本身NLP出身但是实现论文的方法会涉及很多工程性问题。 论文需要实现ngram中的Good Turing平滑和回退模型的Katz Backoff平滑（怪自己研一的主修课没认真实践，扫了一遍研一课

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