Jelinek-Merer

Jelinek-Merer平滑方法的基本思想是利用低元n-gram模型對(duì)高元n-gram模型進(jìn)行線性插值。

$P_{ML}(w_i|w_{i?1})=\frac{c(w_i,w_{i?1})}{c(w_{i?1})}$

$c(w_i,w_{i?1})$是指詞i和詞i-1共同出現(xiàn)的次數(shù)。

$P_{ML}(w_i)=\frac{c(w_i)}{N}$
N: term總數(shù)

Absolute discounting 絕對(duì)值減法

也是一種插值方式。通過從每個(gè)非零計(jì)數(shù)中減去一個(gè)固定的值D來建立高階分布。

D應(yīng)該是在0到1之間。D的估計(jì)值可以是：$D=\frac{n_1}{n_1+2n_2}$
$n_1$是訓(xùn)練語料庫(kù)中出現(xiàn)了1次的term總數(shù)，在n元語法模型中。
$n_2$是訓(xùn)練語料庫(kù)中出現(xiàn)了2次的term總數(shù)，在n元語法模型中。

這部分的含義是：在n元語法模型中，和$w_{i?1}$出現(xiàn)的不同元素個(gè)數(shù)。
${\sum }_{w_i}c(w_{i?n+1}^i)$的含義是與$w_i$一起出現(xiàn)次數(shù)為0的不同元素的個(gè)數(shù)。

心存疑問，這里不太確定。
對(duì)于一元模型，Panyunsheng8講解的還是很清楚的。對(duì)于二元模型存在疑問。

參考資料：
MacCartney, B. (2005). Nlp lunch tutorial: Smoothing.
https://www.jianshu.com/p/a28acdc32b56
https://github.com/PangYunsheng8/Smoothing-Techniques-in-NLP/blob/master/smoothing.ipynb

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Jelinek-Merer与Absolute discounting 平滑方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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