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在 NLP 中训练 Unigram 标记器
介绍 单个标记称为 unigram。Unigram 标记器是一种只需要一个单词来推断单词的词性标记器类型。它有一个单词的上下文。 在本文中，让我们了解 Unigram Tagger 在 NLP 中的训练过程。 Unigram Tagger及其使用NLTK的培训 加工 UnigramTagger继承自ContextTagger。 在上面的代码示例中，第一个 Unigram 标记器是在 Treebank 的前 4000 个句子上进行训练的。训练句子后，对任何句子使用相同的标记器对其进行标记。在上面的代码示例中，使用了句子 1。 下面的代码示例可用于测试Unigram标记器并对其进行评估。 treebank.tagged_sents()[3000:] print("Test score : ",uni_tagger.evaluate(sent_tested)) 输出 Test score : 0.96 在上面的代码示例中，unigram
1.2K10编辑于 2023-08-11 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型的词元化处理详解：BPE、WordPiece、Unigram.11
在大模型中，常见的子词词元化方法有BPE（Byte-Pair Encoding）、WordPiece和Unigram。下面我们将分别详细介绍这三种方法的基础原理、核心概念，并给出详细示例。 频率/概率：算法决策合并或保留 Token 的核心依据（BPE/WordPiece 侧重频率，Unigram 侧重概率）。二、BPE 分词1. 基础原理 Unigram分词与BPE和WordPiece相反，它从一个大的种子词表开始，然后逐步删除词元，直到达到目标词表大小。 我们需重点掌握三大核心算法：BPE、WordPiece、Unigram，其核心逻辑可概括为 “合并” 与 “筛选” 两类思路。 Unigram 是 “自顶向下筛选”，先生成大量候选 Token，再逐步删除低价值 Token，切分时选择概率最高的组合，灵活性更强。
39022编辑于 2026-02-08 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
N元分词算法
其中，有关中文分词的一些概念是我们需要掌握的，譬如： unigram 一元分词，把句子分成一个一个的汉字 bigram 二元分词，把句子从头到尾每两个字组成一个词语 trigram 三元分词，把句子从头到尾每三个字组成一个词语 统计词unigram和bigram的频次，并将它们分别输出到`data.uni`和`data.bi`两个文件中。 下面代码为网络资源 #! _init__(self, n): # n is the order of n-gram language model self.n = n self.unigram : fip.write("%s %d\n" % (i,self.unigram[i])) if self.n == 2: try: self.unigram[word] = 1 else: self.unigram[word
1.8K30发布于 2018-03-16 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
N元分词算法
其中，有关中文分词的一些概念是我们需要掌握的，譬如： unigram 一元分词，把句子分成一个一个的汉字 bigram 二元分词，把句子从头到尾每两个字组成一个词语 trigram 三元分词，把句子从头到尾每三个字组成一个词语 统计词unigram和bigram的频次，并将它们分别输出到`data.uni`和`data.bi`两个文件中。 下面代码为网络资源 #! _init__(self, n): # n is the order of n-gram language model self.n = n self.unigram : fip.write("%s %d\n" % (i,self.unigram[i])) if self.n == 2: try: self.unigram[word] = 1 else: self.unigram[word
1.2K50发布于 2019-02-14 - 来自专栏全栈程序员必看
[文学阅读] METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments
We define an alignment as a mapping be-tween unigrams, such that every unigram in each string maps to zero or one unigram in the other string, and to no unigrams in the same string. 10.This alignment consisting of two distinct phases. 11.In the first phase an external module lists all the possible unigram METEOR selects that set that has the least number of unigram mapping crosses. 15.By default the first precision (P) unigram recall (R) Fmean by combining the precision and recall via a
32320编辑于 2022-07-11 - 来自专栏数据分析与挖掘
你有一份斗破苍穹词库，请查收
左边界信息熵计算公式如下： Ent_{w_l}=-\sum_{w_l}P(w_l|w)\cdot\log(P(w_l|w)) 其中 是出现在w左边的所有unigram组成的集合，上面的公式同样适用于右边界信息熵的计算 _2 20 40 0 1 --unigram_3 20 41 0 1 --iteration 2 --verbose 2 这里说明一下每一个参数的作用： 第一个参数是数据的地址。 latin、bigram、unigram_2、unigram_3后面的四个参数分别是频率、凝聚系数、最小边界熵、最大边界熵。 四种类型的新词： 拉丁词，包括：纯数字 (2333, 12315, 12306)、纯字母 (iphone, vivo)、数字字母混合 (iphone7, mate9) 两个中文字符的unigram ( unigrams被定义为分词器产生的元素):(萧炎，异火，紫研) 三个中文字符的unigram unigram:(小医仙，云岚宗，斗之气) bigrams, 每个bigram由两个unigram组成(灵魂力量
68510编辑于 2022-09-21 - 来自专栏小鹏的专栏
[语音识别] kaldi -- aidatatang_200zh脚本解析:语言模型训练
输入：data/local/train/text data/local/dict/lexicon.txt 输出：data/local/lm (含text.no_oov, word.counts, unigram.counts ; 流程： text.no_oov 把data/local/train/text的文件名索引替换成<UNK> word.counts 统计text.no_oov中单词出现的个数，并按出现次数倒序 unigram.counts 合并text.no_oov和dict/lexicon.txt后统计单词出现的个数，并按出现次数倒序 word_map 通过get_word_map.pl生成word_map，输入unigram.counts
42210发布于 2021-07-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
神经机器翻译的Subword技术
Byte Pair Encoding (BPE) Unigram Language Model Subword Sampling BPE-dropout 字节对编码（BPE） Sennrich等。 Unigram Language Model Kudo（2018）提出了一种基于Unigram语言模型的子词分段算法，该算法可输出多个子词分段及其概率。该模型假定每个子词独立出现。 这种基于unigram语言模型的子词分割由字符，子词和词组成。 Subword（子词）采样 在这种技术中，模型是基于unigram语言模型进行多个子词分割的训练，并且在训练过程中概率地对它们进行采样。
1.1K31发布于 2021-03-25 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【LDA数学八卦-4】文本建模
上帝掷骰子 4.1 Unigram Model 假设我们的词典中一共有 V 个词 v1,v2,⋯vV，那么最简单的 Unigram Model 就是认为上帝是按照如下的游戏规则产生文本的。 而文档和文档之间我们认为是独立的， 所以如果语料中有多篇文档 W=(w1−→,w2−→,…,wm−→),则该语料的概率是 p(W)=p(w1−→)p(w2−→)⋯p(wm−→) 在 Unigram 贝叶斯观点下的 Unigram Model 以上贝叶斯学派的游戏规则的假设之下，语料W产生的概率如何计算呢？ Dirichlet 先验下的 Unigram Model Unigram Model的概率图模型 回顾前一个小节介绍的 Drichlet 分布的一些知识，其中很重要的一点就是 Dirichlet =1V**kk1Δ(α→)∏k=1Vpαk−1kdp→=1Δ(α→)∫∏k=1V**k+αk−1kdp→=Δ(n→+α→)Δ(α→)(3) 4.2 Topic Model 和 PLSA 以上 Unigram
1.1K30发布于 2018-03-12 N-gram模型python开发学习日志
例如，当N=1时，模型称为unigram，仅考虑单个词的概率；当N=2时，称为bigram，考虑前一个词来估计当前词的概率；当N=3时，称为trigram，考虑前两个词来估计第三个词的概率，以此类推N-gram 本开发案例实现了一个完整的N-gram模型系统，支持unigram、bigram和trigram三种模型。系统设计考虑了可扩展性，便于添加更高阶的N-gram模型。2. 系统设计3.1 整体架构系统采用面向对象的设计模式，核心架构如下：NgramModel (基类)├── UnigramModel (Unigram模型)├── BigramModel (Bigram模型 模型Unigram模型是最简单的N-gram模型，词的概率仅依赖于词本身：class UnigramModel(NgramModel): def __init__(self): super 总结本开发案例实现了一个完整的N-gram模型系统，支持unigram、bigram和trigram三种模型。
27700编辑于 2025-09-27- 来自专栏全栈程序员必看
[Elasticsearch] 邻近匹配 (三) – 性能，关联单词查询以及Shingles
但是这是很重要的一点：仅使用Bigram是不够的；我们仍然需要Unigram，我们可以将匹配Bigram作为信号(Signal)来增加相关度分值。 我们可以将Unigram和Bigram都索引到一个字段中，但是将它们放在不同的字段中会更加清晰，也能够让它们能够被独立地查询。 Unigram字段形成了我们搜索的基础部分，而Bigram字段则用来提升相关度。 output_unigrams被设置为false，用来避免将Unigram和Bigram索引到相同字段中。 多字段(Multifields) 将Unigram和Bigram分开索引会更加清晰，因此我们将title字段创建成一个多字段(Multifield)(参见字符串排序和多字段(String Sorting
91050编辑于 2022-11-15 - 来自专栏大数据智能实战
SentencePiece的中文测试实践
SentencePiece supports two segmentation algorithms, byte-pair-encoding (BPE) [Sennrich et al.] and unigram 里面提供了两种切词算法，BPE和unigram词模型。
4.9K30发布于 2019-07-10 - 来自专栏决策智能与机器学习
算法集锦（2）|scikit-learn| 如何利用文本挖掘推荐Ted演讲
Similarity Scores using cosine similarity from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity sim_unigram x): return ",".join(transcripts['title'].loc[x.argsort()[-5:-1]]) transcripts['similar_articles_unigram ']=[get_similar_articles(x) for x in sim_unigram] 接下来，让我们验证下本文算法的可行性。 str.strip()[1] 'AL GORE ON AVERTING CLIMATE CRISIS' 然后，运转算法，找到的最相似的演讲如下： transcripts['similar_articles_unigram
84640发布于 2020-08-04 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据挖掘】主题模型——LDA比较通俗的介绍
二、LDA介绍 如何生成M份包含N个单词的文档，LatentDirichlet Allocation这篇文章介绍了3方法： 方法一：unigram model 该模型使用下面方法生成1个文档： 其图模型如下图所示： 方法二：Mixture of unigram unigram模型的方法的缺点就是生成的文本没有主题，过于简单，mixture of unigram方法对其进行了改进，该模型使用下面方法生成
6K80发布于 2018-02-27 - 来自专栏爬蜥的学习之旅
文本获取和搜索引擎的概率模型
这种模型最简单的情况就是 Unigram LM Unigram LM 假设所有单词都是互相独立的，那么单个句子成立的概率就是每个单词出现的概率。 png 另外对于所有的文档库而言，都会有一些公共的常用的词库，为提升辨识度，需要去掉，可以采用概率除法，来突出当前文档库的相关单词概率 企业微信截图_15626515699468.png 使用Unigram LM 可能性查询 给定一个查询，根据Unigram LM的规则，它可以被拆分成单个单词的概率乘积 企业微信截图_15626515953190.png 因而可以对不同的文档做概率排列，但是如果当前词没有出现在文档里面
1.2K30发布于 2019-07-09 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
tf.random
fixed_unigram_candidate_sampler(...): 使用提供的(固定的)基本分布对一组类进行示例。gamma(...): 从每个给定的伽马分布中绘制形状样本。 learned_unigram_candidate_sampler(...): 从训练期间学到的分布中抽取一组类作为样本。
1.6K40编辑于 2022-09-03 - 来自专栏NewBeeNLP
机器如何认识文本 ？NLP中的Tokenization方法总结
以上是BPE的整体流程，关于BPE更多细节可以参考：Byte Pair Encoding[3] Unigram LM Unigram语言建模首先在Subword Regularization: Improving 为了避免OOV，保留字符级的单元 重复第3至第5步直到达到第2步设定的subword词表大小或第5步的结果不再变化 unigram-LM模型比BPE更灵活，因为它基于概率LM，并且可以输出具有概率的多个分段 从所有可能的subword单元中选择加入语言模型后能最大程度地增加训练数据概率的单元作为新的单元 重复第5步直到达到第2步设定的subword词表大小或概率增量低于某一阈值 WordPiece更像是BPE和Unigram 小结 简单几句话总结下Subword的三种算法： BPE：只需在每次迭代中使用「出现频率」来确定最佳匹配，直到达到预定义的词汇表大小； Unigram：使用概率模型训练LM，移除提高整体可能性最小的token ；然后迭代进行，直到达到预定义的词汇表大小； WordPiece：结合BPE与Unigram，使用「出现频率」来确定潜在匹配，但根据合并token的概率做出最终决定.
2.8K20发布于 2020-12-22 - 来自专栏利炳根的专栏
学习笔记CB002:词干提取、词性标注、中文切词、文档分类
importlib importlib.reload(sys) import nltk tagged_sents = [[(u'我', u'PRO'), (u'小兔', u'NN')]] unigram_tagger [u'我', u'你', u'小兔']] # brown_tagged_sents = nltk.corpus.brown.tagged_sents(categories='news') # unigram_tagger nltk.UnigramTagger(brown_tagged_sents) # sents = nltk.corpus.brown.sents(categories='news') tags = unigram_tagger.tag
2.2K90发布于 2018-02-13 - 来自专栏大鹅专栏：大数据到机器学习
NLP BERT GPT等模型中 tokenizer 类别说明详解
2.3 Unigram 与BPE或者WordPiece不同，Unigram的算法思想是从一个巨大的词汇表出发，再逐渐删除trim down其中的词汇，直到size满足预定义。 Unigram算法每次会从词汇表中挑出使得loss增长最小的10%~20%的词汇来删除。 一般Unigram算法会与SentencePiece算法连用。 一般地，它把空格space也当作一种特殊字符来处理，再用BPE或者Unigram算法来构造词汇表。 比如，XLNetTokenizer就采用了_来代替空格，解码的时候会再用空格替换回来。 目前，Tokenizers库中，所有使用了SentencePiece的都是与Unigram算法联合使用的，比如ALBERT、XLNet、Marian和T5. 3.
20.4K127发布于 2021-08-20 - 来自专栏深度学习自然语言处理
Tokenizer的系统梳理，并手推每个方法的具体实现
subword的切分包括: BPE(/BBPE), WordPiece 和 Unigram三种分词模型。其中WordPiece可以认为是一种特殊的BPE。 分词模型包括：BPE，WordPiece 和 Unigram 三种分词模型。 Unigram Unigram分词与BPE和WordPiece不同，是基于一个大词表逐步裁剪成一个小词表。 通过Unigram语言模型计算删除不同subword造成的损失来衡量subword的重要性，保留重要性较高的子词。 Unigram算法是从大词表为基础，逐步裁剪成小词表。裁剪规则是根据Unigram语言模型的打分依次裁剪重要度相对较低的词。 下面进行具体手工实现。
4.5K34编辑于 2023-09-11
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