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搜索资源列表

  1. 《信息检索的统计语言模型》W. Bruce Croft

  2. W. Bruce Croft 就不用介绍了，搞信息检索的人都知道。是IR界的大佬级人物，Salton死了之后就是Croft了

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-12
    • 文件大小：278528
    • 提供者：zexunlee

  1. 统计语言模型及汉语音字转换的一些新结果

  2. 一篇利用统计语言模型来解决汉语音字转换问题的专业论文。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-15
    • 文件大小：248832
    • 提供者：loverldm

  1. 统计语言模型详细讲解

  2. 统计语言模型详细讲解,各种类型，以及相应的平滑方法吗，各自的优缺点

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-13
    • 文件大小：344064
    • 提供者：chenzou

  1. 统计语言模型研究及其应用.pdf

  2. 自己收集的统计语言模型研究及其应用系列习题

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-03-21
    • 文件大小：825344
    • 提供者：adil652122

  1. 统计语言模型

  2. 论文 统计语言模型参考，n-gram模型的使用方式。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-19
    • 文件大小：344064
    • 提供者：mmshcss

  1. 基于N元语言模型的文本分类方法

  2. 基于N元语言模型的文本分类方法.pdf 汉语n元模型统计软件.ppt 基于N元语法的汉语自动分词系统研究.pdf 一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法.pdf 语言模型的基本概念.doc N元语言模型的解码算法.doc N元语言模型的训练方法.doc 自动文本分类.pdf

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-07-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq415171148

  1. 汉语信息熵和语言模型的复杂度.pdf

  2. 本文介绍了估计汉语信息摘的方法，井通过对大量语料的统计，给出了汉语信息熵的一个上界－５．１７比特／汉字。本文还以此为基础对统计语言模型的能力进行了定量的描述，比较了常用的统计语言模型的性能，并给出了一种用低阶语言模型逼近高阶模型的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-08-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：timeless7777

  1. 基于循环神经网络的汉语语言模型建模方法

  2. 本文是一篇入门级别的将传统的统计语言模型和RNN组合进行语音识别的文章，思路感觉很不错。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-23
    • 文件大小：293888
    • 提供者：z2539329562

  1. 汉语信息熵和语言模型的复杂度

  2. 本文介绍了估计汉语信息熵的方法，并通过对大量语料的统计，给出了汉语信息熵的上界……

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-11-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bananashoes

  1. 语言模型与数据集.md

  2. 语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 w1,w2,…,wT ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P(w1,w2,…,wT). 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 n 元语法（ n -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_40441895

  1. 语义/句法/情节性语言模型的三种情景关联在统计翻译中的应用

  2. 最近，Cai提出了一种新的包含句义的语言的语义/句法/情节模型，同时从中推导了三种对应的机器翻译原理，首先是建立单词/短语词典，其次是翻译语法。第三，通过统计翻译来确定某些具有多种含义的单词/短语的含义。 在本文中，我们发现了这种语言模型的三种情节关联，它们在统计翻译中的应用前景广阔：1）通过行为将生/自然词和具有多种含义的短语分类，同时采用动物学/组织学/物理/类别和情感/行为/逻辑/特征/改变字符来对名词和动词进行分类，将情感/行为/逻辑/特征/改变/空间/时间特征对形容词和副词进行分类，有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：310272
    • 提供者：weixin_38692631

  1. 语音识别数据集合2，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  2. 语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：804257792
    • 提供者：weixin_32759777

  1. 语音识别数据集合3，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  2. 语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：794820608
    • 提供者：weixin_32759777

  1. 语音识别数据集合1，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  2. 语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：796917760
    • 提供者：weixin_32759777

  1. 语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  2. CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dict.txt为统计的字典。 test.ipnb用于测试模型性能。 数据集使用的是清华的数据集，下载后放在项目同级目录即可运行

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：834666496
    • 提供者：weixin_32759777

  1. CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  2. CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dict.txt为统计的字典。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_32759777

  1. 语音识别数据集合label，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  2. 语音识别数据集合label，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_32759777

  1. 在量子语言模型中对量子纠缠建模

  2. 最近，提出了一种量子语言模型（QLM）来对术语依赖于量子理论（QT）框架进行建模，并相继应用于信息检索（IR）中。 尽管如此，QLM的依存关系是基于术语的共现，尚未考虑量子纠缠（QE），它是一个关键的量子概念，具有重要的认知意义。 在QT中，纠缠态可以提供对现实性质的更完整描述，并确定全局考虑的对象的内在关联，而不是表面上的那些共现。 但是，在后测量配置中使用经典的文本统计信息来确定和测量QE是一个真正的挑战。 为了规避此问题，我们从理论上证明了量化宽松与统计上无条件的纯依存关系（UPD）之间的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38606466

  1. nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型），以及代码，技巧-源码

  2. NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习： 读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式 了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码 深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果 迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42117485

  1. 新拼音：基于统计语言模型的中文输入法-源码

  2. 孙拼音 SunPinyin是基于SLM（统计语言模型）的输入法引擎。 为了对中文建模，它使用退避二元组和三元组语言模型。 当前，SunPinyin 2.0在IBus，SCIM和独立的XIM服务器上可用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：798720
    • 提供者：weixin_42144707
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