Как смоделировать язык N-грамм в Natural Language Processing

N-грамма — это последовательность из n слов в моделировании НЛП. Как этот метод может быть полезен в языковом моделировании?

Введение

Языковое моделирование используется для определения вероятности последовательности слов. Это моделирование имеет большое количество приложений, таких как распознавание речи, фильтрация спама и т. д. [1].

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) — это слияние искусственного интеллекта (ИИ) и лингвистики. Он используется для того, чтобы компьютеры понимали слова или утверждения, написанные на человеческом языке. НЛП было разработано для того, чтобы сделать работу и общение с компьютером легкими и приятными. Поскольку все пользователи компьютеров не могут быть хорошо знакомы с конкретными языками машин, НЛП лучше работает с пользователями, у которых нет времени на изучение новых языков машин. Мы можем определить язык как набор правил или символов. Символы объединяются для передачи информации. Они тиранизированы набором правил. НЛП подразделяется на две части: понимание естественного языка и генерация естественного языка, которые развивают задачи для понимания и создания текста.
 

Рис. 1. Классификации НЛП

Методы языкового моделирования

Языковые модели классифицируются следующим образом:

Моделирование статистического языка : в этом моделировании происходит разработка вероятностных моделей. Эта вероятностная модель предсказывает следующее слово в последовательности. Например, моделирование языка N-грамм. Это моделирование можно использовать для устранения неоднозначности ввода. Их можно использовать для выбора вероятного решения. Это моделирование зависит от теории вероятностей. Вероятность — это предсказание вероятности того, что что-то произойдет.

Нейронно-языковое моделирование. Нейронно-языковое моделирование дает лучшие результаты, чем классические методы, как для автономных моделей, так и при включении моделей в более крупные модели для решения сложных задач, таких как распознавание речи и машинный перевод. Одним из методов моделирования нейронного языка является встраивание слов [1].

Моделирование N-грамм в НЛП

N-грамма — это последовательность N-слов в моделировании НЛП. Рассмотрим пример постановки для моделирования. «Я люблю читать книги по истории и смотреть документальные фильмы». В одном грамме или униграмме есть последовательность из одного слова. Что касается приведенного выше высказывания, то в одном грамме это может быть «я», «люблю», «история», «книги», «и», «смотрю», «документальные фильмы». В двухграммах или биграммах есть последовательность из двух слов, т. е. «я люблю», «люблю читать» или «книги по истории». В трехграммах или триграммах есть последовательности из трех слов, т. е. «я люблю читать», «книги по истории» или «и смотреть документальные фильмы» [3]. Иллюстрация моделирования N-грамм, т.е. для N=1,2,3, приведена ниже на рисунке 2 [5].

Рис. 2. Модель униграммы, биграммы и триграммы

Для N-1 слов моделирование N-грамм предсказывает наиболее часто встречающиеся слова, которые могут следовать за последовательностями. Модель представляет собой вероятностную языковую модель, которая обучается на наборе текста. Эта модель полезна в приложениях, таких как распознавание речи и машинный перевод. Простая модель имеет некоторые ограничения, которые можно улучшить за счет сглаживания, интерполяции и отсрочки. Итак, языковая модель N-грамм предназначена для нахождения вероятностных распределений последовательностей слов. Рассмотрим предложения т.е. «Был сильный дождь» и «Было сильное наводнение». По опыту можно сказать, что первое утверждение хорошее. Модель языка N-грамм говорит о том, что «сильный дождь» происходит чаще, чем «сильный паводок». Так, первое утверждение более вероятно, и оно будет выбрано этой моделью. В модели с одним граммом модель обычно опирается на то, какое слово встречается часто, не задумываясь над предыдущими словами. В 2-грамме для предсказания текущего слова учитывается только предыдущее слово. В 3-грамме учитываются два предыдущих слова. В языковой модели N-грамм вычисляются следующие вероятности:

P (“There was heavy rain”) = P (“There”, “was”, “heavy”, “rain”) = P (“There”) P (“was” |“There”) P (“heavy”| “There was”) P (“rain” |“There was heavy”).

Поскольку расчет условной вероятности нецелесообразен, кроме как с использованием « марковских предположений» , это аппроксимируется биграммной моделью как [4]:

P (“There was heavy rain”) ~ P (“There”) P (“was” |“'There”) P (“heavy” |“was”) P (“rain” |“heavy”)

Применение модели N-грамм в НЛП

При распознавании речи ввод может быть шумным. Этот шум может исказить речь при преобразовании текста. Модель языка N-грамм исправляет шум, используя знание вероятности. Точно так же эта модель используется в машинных переводах для создания более естественных утверждений на целевом и заданных языках. Для исправления орфографических ошибок словарь иногда бесполезен. Например, «примерно через пятнадцать минут» «менуэт» является допустимым словом в соответствии со словарем, но неверным во фразе. Языковая модель N-грамм может исправить этот тип ошибки.

Языковая модель N-грамм обычно находится на уровне слов. Он также используется на уровне символов для определения основы, т. е. для отделения корневых слов от суффикса. Глядя на модель N-грамм, можно классифицировать языки или различать их правописание в США и Великобритании. Многие приложения получают преимущества от модели N-грамм, включая тегирование частей речи, генерацию естественного языка, сходство слов и извлечение тональностей. [4].

Ограничения модели N-грамм в НЛП

Языковая модель N-грамм также имеет некоторые ограничения. Есть проблема со словарными словами. Эти слова во время тестирования, но не в обучении. Одним из решений является использование фиксированного словарного запаса, а затем преобразование словарных слов при обучении в псевдослова. При реализации в анализе настроений модель биграмм превзошла модель униграммы, но количество функций удвоилось. Таким образом, масштабирование модели N-грамм для больших наборов данных или переход к более высокому порядку требует более эффективных подходов к выбору признаков. Модель N-грамм плохо отражает контекст междугородной связи. Было показано, что после каждых 6 грамм прирост производительности ограничен. 

Источник:  https://www.kdnuggets.com

#ngram #naturallanguageprocessing #nlp 

What is GEEK

Buddha Community

Introduction to Natural Language Processing

We’re officially a part of a digitally dominated world where our lives revolve around technology and its innovations. Each second the world produces an incomprehensible amount of data, a majority of which is unstructured. And ever since Big Data and Data Science have started gaining traction both in the IT and business domains, it has become crucial to making sense of this vast trove of raw, unstructured data to foster data-driven decisions and innovations. But how exactly are we able to give coherence to the unstructured data?

The answer is simple – through Natural Language Processing (NLP).

Natural Language Processing (NLP)

In simple terms, NLP refers to the ability of computers to understand human speech or text as it is spoken or written. In a more comprehensive way, natural language processing can be defined as a branch of Artificial Intelligence that enables computers to grasp, understand, interpret, and also manipulate the ways in which computers interact with humans and human languages. It draws inspiration both from computational linguistics and computer science to bridge the gap that exists between human language and a computer’s understanding.

Deep Learning: Dive into the World of Machine Learning!

The concept of natural language processing isn’t new – nearly seventy years ago, computer programmers made use of ‘punch cards’ to communicate with the computers. Now, however, we have smart personal assistants like Siri and Alexa with whom we can easily communicate in human terms. For instance, if you ask Siri, “Hey, Siri, play me the song Careless Whisper”, Siri will be quick to respond to you with an “Okay” or “Sure” and play the song for you! How cool is that?

Nope, it is not magic! It is solely possible because of NLP powered by AI, ML, and Deep Learning technologies. Let’s break it down for you – as you speak into your device, it becomes activated. Once activated, it executes a specific action to process your speech and understand it. Then, very cleverly, it responds to you with a well-articulated reply in a human-like voice. And the most impressive thing is that all of this is done in less than five seconds!

#artificial intelligence #big data #data sciences #machine learning #natural language processing #introduction to natural language processing

Structured natural language processing with Pandas and spaCy

Accelerate analysis by bringing structure to unstructured data

Working with natural language data can often be challenging due to its lack of structure. Most data scientists, analysts and product managers are familiar with structured tables, consisting of rows and columns, but less familiar with unstructured documents, consisting of sentences and words. For this reason, knowing how to approach a natural language dataset can be quite challenging. In this post I want to demonstrate how you can use the awesome Python packages, spaCy and Pandas, to structure natural language and extract interesting insights quickly.

Introduction to Spacy

spaCy is a very popular Python package for advanced NLP — I have a beginner friendly introduction to NLP with SpaCy here. spaCy is the perfect toolkit for applied data scientists when working on NLP projects. The api is very intuitive, the package is blazing fast and it is very well documented. It’s probably fair to say that it is the best general purpose package for NLP available. Before diving into structuring NLP data, it is useful to get familiar with the basics of the spaCy library and api.

After installing the package, you can load a model (in this case I am loading the simple Engilsh model, which is optimized for efficiency rather than accuracy) — i.e. the underlying neural network has fewer parameters.

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

We instantiate this model as nlp by convention. Throughout this post I’ll work with this dataset of famous motivational quotes. Let’s apply the nlp model to a single quote from the data and store it in a variable.

#analytics #nlp #machine-learning #data-science #structured natural language processing with pandas and spacy #natural language processing

Natural Language Processing (NLP) Tutorial with Python & NLTK

This video will provide you with a comprehensive and detailed knowledge of Natural Language Processing, popularly known as NLP. You will also learn about the different steps involved in processing the human language like Tokenization, Stemming, Lemmatization and more. Python, NLTK, & Jupyter Notebook are used to demonstrate the concepts.

📺 The video in this post was made by freeCodeCamp.org
The origin of the article: https://www.youtube.com/watch?v=X2vAabgKiuM&list=PLWKjhJtqVAbnqBxcdjVGgT3uVR10bzTEB&index=16
🔥 If you’re a beginner. I believe the article below will be useful to you ☞ What You Should Know Before Investing in Cryptocurrency - For Beginner
⭐ ⭐ ⭐The project is of interest to the community. Join to Get free ‘GEEK coin’ (GEEKCASH coin)!
☞ **-----CLICK HERE-----**⭐ ⭐ ⭐
Thanks for visiting and watching! Please don’t forget to leave a like, comment and share!

#natural language processing #nlp #python #python & nltk #nltk #natural language processing (nlp) tutorial with python & nltk

Как смоделировать язык N-грамм в Natural Language Processing

N-грамма — это последовательность из n слов в моделировании НЛП. Как этот метод может быть полезен в языковом моделировании?

Введение

Языковое моделирование используется для определения вероятности последовательности слов. Это моделирование имеет большое количество приложений, таких как распознавание речи, фильтрация спама и т. д. [1].

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) — это слияние искусственного интеллекта (ИИ) и лингвистики. Он используется для того, чтобы компьютеры понимали слова или утверждения, написанные на человеческом языке. НЛП было разработано для того, чтобы сделать работу и общение с компьютером легкими и приятными. Поскольку все пользователи компьютеров не могут быть хорошо знакомы с конкретными языками машин, НЛП лучше работает с пользователями, у которых нет времени на изучение новых языков машин. Мы можем определить язык как набор правил или символов. Символы объединяются для передачи информации. Они тиранизированы набором правил. НЛП подразделяется на две части: понимание естественного языка и генерация естественного языка, которые развивают задачи для понимания и создания текста.
 

Рис. 1. Классификации НЛП

Методы языкового моделирования

Языковые модели классифицируются следующим образом:

Моделирование статистического языка : в этом моделировании происходит разработка вероятностных моделей. Эта вероятностная модель предсказывает следующее слово в последовательности. Например, моделирование языка N-грамм. Это моделирование можно использовать для устранения неоднозначности ввода. Их можно использовать для выбора вероятного решения. Это моделирование зависит от теории вероятностей. Вероятность — это предсказание вероятности того, что что-то произойдет.

Нейронно-языковое моделирование. Нейронно-языковое моделирование дает лучшие результаты, чем классические методы, как для автономных моделей, так и при включении моделей в более крупные модели для решения сложных задач, таких как распознавание речи и машинный перевод. Одним из методов моделирования нейронного языка является встраивание слов [1].

Моделирование N-грамм в НЛП

N-грамма — это последовательность N-слов в моделировании НЛП. Рассмотрим пример постановки для моделирования. «Я люблю читать книги по истории и смотреть документальные фильмы». В одном грамме или униграмме есть последовательность из одного слова. Что касается приведенного выше высказывания, то в одном грамме это может быть «я», «люблю», «история», «книги», «и», «смотрю», «документальные фильмы». В двухграммах или биграммах есть последовательность из двух слов, т. е. «я люблю», «люблю читать» или «книги по истории». В трехграммах или триграммах есть последовательности из трех слов, т. е. «я люблю читать», «книги по истории» или «и смотреть документальные фильмы» [3]. Иллюстрация моделирования N-грамм, т.е. для N=1,2,3, приведена ниже на рисунке 2 [5].

Рис. 2. Модель униграммы, биграммы и триграммы

Для N-1 слов моделирование N-грамм предсказывает наиболее часто встречающиеся слова, которые могут следовать за последовательностями. Модель представляет собой вероятностную языковую модель, которая обучается на наборе текста. Эта модель полезна в приложениях, таких как распознавание речи и машинный перевод. Простая модель имеет некоторые ограничения, которые можно улучшить за счет сглаживания, интерполяции и отсрочки. Итак, языковая модель N-грамм предназначена для нахождения вероятностных распределений последовательностей слов. Рассмотрим предложения т.е. «Был сильный дождь» и «Было сильное наводнение». По опыту можно сказать, что первое утверждение хорошее. Модель языка N-грамм говорит о том, что «сильный дождь» происходит чаще, чем «сильный паводок». Так, первое утверждение более вероятно, и оно будет выбрано этой моделью. В модели с одним граммом модель обычно опирается на то, какое слово встречается часто, не задумываясь над предыдущими словами. В 2-грамме для предсказания текущего слова учитывается только предыдущее слово. В 3-грамме учитываются два предыдущих слова. В языковой модели N-грамм вычисляются следующие вероятности:

P (“There was heavy rain”) = P (“There”, “was”, “heavy”, “rain”) = P (“There”) P (“was” |“There”) P (“heavy”| “There was”) P (“rain” |“There was heavy”).

Поскольку расчет условной вероятности нецелесообразен, кроме как с использованием « марковских предположений» , это аппроксимируется биграммной моделью как [4]:

P (“There was heavy rain”) ~ P (“There”) P (“was” |“'There”) P (“heavy” |“was”) P (“rain” |“heavy”)

Применение модели N-грамм в НЛП

При распознавании речи ввод может быть шумным. Этот шум может исказить речь при преобразовании текста. Модель языка N-грамм исправляет шум, используя знание вероятности. Точно так же эта модель используется в машинных переводах для создания более естественных утверждений на целевом и заданных языках. Для исправления орфографических ошибок словарь иногда бесполезен. Например, «примерно через пятнадцать минут» «менуэт» является допустимым словом в соответствии со словарем, но неверным во фразе. Языковая модель N-грамм может исправить этот тип ошибки.

Языковая модель N-грамм обычно находится на уровне слов. Он также используется на уровне символов для определения основы, т. е. для отделения корневых слов от суффикса. Глядя на модель N-грамм, можно классифицировать языки или различать их правописание в США и Великобритании. Многие приложения получают преимущества от модели N-грамм, включая тегирование частей речи, генерацию естественного языка, сходство слов и извлечение тональностей. [4].

Ограничения модели N-грамм в НЛП

Языковая модель N-грамм также имеет некоторые ограничения. Есть проблема со словарными словами. Эти слова во время тестирования, но не в обучении. Одним из решений является использование фиксированного словарного запаса, а затем преобразование словарных слов при обучении в псевдослова. При реализации в анализе настроений модель биграмм превзошла модель униграммы, но количество функций удвоилось. Таким образом, масштабирование модели N-грамм для больших наборов данных или переход к более высокому порядку требует более эффективных подходов к выбору признаков. Модель N-грамм плохо отражает контекст междугородной связи. Было показано, что после каждых 6 грамм прирост производительности ограничен. 

Источник:  https://www.kdnuggets.com

#ngram #naturallanguageprocessing #nlp 

Kонвертер MBOX в PST - Бесплатный MBOX в PST для конвертации файла MBOX в файл PST

Descargue el MBOX al convertidor PST y convierta los archivos MBOX al formato PST. Con esta aplicación, los archivos se convierten a gran velocidad sin ningún problema. Para conocer la aplicación el usuario puede instalar la versión demo de esta aplicación y así conocer la aplicación y su funcionamiento. Con una alta velocidad de compatibilidad, la aplicación convierte todos los archivos MBOX en formato PST.

Conozca el funcionamiento de la aplicación.

Esta aplicación avanzada funciona en un orden específico para convertir los archivos MBOX a formato PST. Por lo tanto, a continuación se muestran algunos de los puntos que hablan sobre la aplicación y ver si la aplicación cumple con todas las expectativas del usuario.

• Los usuarios pueden convertir archivos MBOX a granel y sin problemas.
• Con la ubicación especificada por el usuario, los datos se convierten rápidamente.
• La aplicación proporciona una conversión directa.
• De forma avanzada, se realiza el proceso de conversión.
• La aplicación proporciona una conversión rápida con solo un clic.
• La aplicación funciona en cualquier aplicación de Windows, incluidos XP o Vista.
• Cualquier archivo MBOX de correo electrónico se convierte en este convertidor inteligente.
• La aplicación guarda el archivo localmente.

Por lo tanto, la aplicación ofrece estas funciones avanzadas que permiten que el software funcione de manera avanzada.

¿Cómo convertir archivos MBOX a PST?

Los usuarios pueden convertir el archivo en unos pocos pasos sin asistencia técnica. Siga estos pasos para convertir su archivo MBOX al formato PST de Outlook:

Paso 1: descargue el convertidor MBOX a PST
Paso 2- Inicie el convertidor
Paso 3- Seleccione los archivos MBOX que desea convertir
Paso 4- Ahora, elija el tipo que desea exportar los archivos.
Paso 5- Elija la ubicación donde desea guardar el archivo
Paso 6- Finalmente, haga clic derecho en el botón “Convertir ahora”.

Estos pasos pueden ser realizados por cualquier usuario novato.

Algunos de los atributos de este convertidor inteligente

Analicemos las funciones inteligentes de este convertidor que se indican a continuación:

1. Convierta cualquier archivo MBOX

Esta herramienta convierte archivos MBOX de cualquier tipo desde Thunderbird a Apple Mail. Este es un convertidor avanzado.

2. Conversión masiva de archivos MBOX

Los usuarios pueden convertir cualquier cantidad de archivos de datos sin ningún obstáculo. No importa cuál sea el tamaño del archivo MBOX, la conversión procede.

3. Solo se convierten los archivos seleccionados

Los archivos que selecciona el usuario se convierten de archivos MBOX al formato PST de Outlook. Los resultados convertidos son los deseados por los usuarios.

4. Ubicación personalizada

El usuario puede guardar el archivo en cualquier ubicación donde el usuario quiera guardarlo. En una ubicación adecuada, se guardan los datos convertidos.

5. Buena compatibilidad

El usuario proporciona una interfaz fácil de usar que ayuda al usuario a convertir los archivos sin problemas y sin ningún obstáculo.

6. Excelente precisión

El resultado proporcionado por la aplicación es 100% exacto. La calidad del resultado sigue siendo impecable.

Conclusión

La aplicación da todos los resultados adecuados después de la conversión. Con una alta velocidad de compatibilidad, la tarea de conversión es procesada por la aplicación sin ningún error. Descargue la versión de demostración gratuita del convertidor MBOX a PST para ver si funciona.

Más información:- https://www.datavare.com/ru/конвертер-mbox-в-pst.html

#конвертер mbox в pst #mbox в импортер pst #преобразование mbox в pst #mbox в экспортер pst #конвертировать mbox в pst #импортировать mbox в pst