數學之美 第3章 統計語言模型
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語料原理上越多越好，但是要把握好一個度的問題比如機器翻譯中的雙語預料就比較少的，還有就是有很多資料都有噪聲和錯誤的，訓練語料的噪聲高低也會對模型的效果產生一定的影響，因此在訓練資料的時候通常會對訓練資料進行預處理，一般情況下，少量的隨機噪聲清理的成本非常高，通常就不做處理，還有就是有些噪聲處理的太乾淨反而是不
1《數學之美》第3章 統計語言模型
目錄 第3章 統計語言模型 1、用數學的方法描述語言規律 本節提到的概念 本節人物 2、延伸閱讀：統計語言模型的工程訣竅 2.1、高階語言模型
數學之美 第2章 自然語言處理-從規則到統計
2，如果僅僅使用文法規則就想覆蓋哪怕是20%真是的語句，文法規則的數量至少也要幾萬條，而且還要說明各個規則特定的使用環境，也就說你能考好 資料結構期末試卷，但是換成 考研的試卷你就考不好了，換成軟體工程裡的資料結構你照樣考不好，也就是說呢，你永遠也窮舉不完的。
讀《數學之美》第三章 統計語言模型
其它 bigram 利用 理解 googl track 推斷 art google 自然語言從產生開始。逐漸演變為一種基於上下文相關的信息表達和傳遞方式，在計算機處理自然語言時，一個最主要的問題就是為自然語言上下文相關的特性建立數學模型，叫做統計語言模型（Statist
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《數學之美》——第一章 個人筆記
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