語言模型常見的平滑演算法就那幾種,一般的教程都不提分幾種的模式、分類。
不過在mit的nlp課程ppt中總結說有三種模式：discounting, interpolationg, back-off
有關這三種模式的描述可以見其ppt（
） discounting類包括：
add-one smoothing（加法平滑）
good-turing discounting（圖靈平滑）
katz smoothing
interpolation類包括：
linear interpolation（插值平滑）
back-off類包括：
kneser-ney smoothing
有關各個平滑演算法的具體描述，也可見上述ppt。
NLP系列學習 潛在語義牽引
關於主題模型這一塊是比較特殊的,這期間也給我帶來了一些困惑,因為其中的一些演算法和我們在機器學習中使用的演算法還是很不同的,在這篇文章裡,我想簡單介紹下lsi 潛在語義牽引 這個模型的作用是通過海量的文獻找出詞彙的關係.就跟警察抓嫌疑人一樣,犯罪事件在這個區域裡出現的多了,這片區域越有可能成為犯罪的...
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