VLSP Wiki
Register
Advertisement

Khái niệm về n-gram : là tần suất xuất hiện của n kí tự ( hoặc từ ) liên tiếp nhau có trong dữ liệu của corpus.

Với n = 1 và tính trên kí tự, ta có thông tin về tần suất xuất hiện nhiều nhất của các chữ cái. Điều này ứng dụng để làm keyboard : các phím hay xuất hiện nhất sẽ ở những vị trí dễ sử dụng nhất.

Với n = 2, ta có khái niệm bigram. Ví dụ với các chữ cái tiếng Anh, ‘th’,’he’,’in’,’an’,’er’ là các cặp kí tự hay xuất hiện nhất. Ngoài ra, ta có thể biết thêm rằng sau kí tự ‘q’ thì phần lớn đều là kí tự ‘u’.

Với n = 3, ta có trigram. Nhưng vì n càng lớn thì số trường hợp càng lớn nên thường người ta chỉ sử dụng với n = 1,2 hoặc đôi lúc là 3. Ví dụ với các kí tự tiếng Anh, tiếng Anh sử dụng 26 kí tự, vậy với n = 1 thì số trường hợp là 26, n = 2 thì số trường hợp là 26^2 = 676 trường hợp, n = 3 có 17576 trường hợp.

Bigram được sử dụng nhiều trong việc phân tích hình thái (từ, cụm từ, từ loại) cho các ngôn ngữ khó phân tích như tiếng Việt, tiếng Nhật, tiếng Trung, … Dựa vào tần suất xuất hiện cạnh nhau của các từ, người ta sẽ tính cách chia 1 câu thành các từ sao cho tổng bigram là cao nhất có thể. Với thuật giải phân tích hình thái dựa vào trọng số nhỏ nhất, người ta sử dụng n = 1 để xác định tuần suất xuất hiện của các từ và tính trọng số.

Tham khảo[]

Advertisement