Изменения

{{викифицировать}}{{стиль}}

{{викифицировать}}{{стиль}}

'''N-грамм''' — последовательность из n элементов.<ref>Proceedings of the 7th Annual Conference ZNALOSTI 2008, Bratislava, Slovakia, pp. 54-65, February 2008. ISBN 978-80-227-2827-0.</ref> С [[семантика|семантической]] точки зрения, это может быть [[последовательность]] звуков, слогов, слов или букв. На практике чаще встречается N-грамм как ряд слов. Последовательность из двух последовательных элементов часто называют биграммы, последовательность из трех элементов называется триграмма. Не менее четырех и выше элементов обозначаются как N-грамм, N заменяется на количество последовательных элементов.

'''N-грамма''' — последовательность из n элементов.<ref>Proceedings of the 7th Annual Conference ZNALOSTI 2008, Bratislava, Slovakia, pp. 54-65, February 2008. ISBN 978-80-227-2827-0.</ref> С [[семантика|семантической]] точки зрения, это может быть [[последовательность]] звуков, слогов, слов или букв. На практике чаще встречается N-грамма как ряд слов. Последовательность из двух последовательных элементов часто называют биграммы, последовательность из трех элементов называется триграмма. Не менее четырех и выше элементов обозначаются как N-грамма, N заменяется на количество последовательных элементов.

== Использование N-грамм ==

== Использование N-грамм ==

=== Использование N-грамм для нужд обработки естественного языка ===

=== Использование N-грамм для нужд обработки естественного языка ===

В области обработки естественного языка, N-граммы используется в основном для предугадывания на основе вероятностных моделей. N-граммная модель рассчитывает вероятность последнего слова N-грамма если известны все предыдущие. При использовании этого подхода для моделирования языка предполагается, что появление каждого слова зависит только от предыдущих слов.<ref>URAFSKY, Daniel, MARTIN, James H. Speech And Language Processing : An Introduction To Natural Language Processing, Computational Linguistics, And Speech Recognition. 2nd edition. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2008. 1024 s. Доступно по адресу: <http://books.google.com/books?id=fZmj5UNK8AQC&dq=Speech+and+language+processing+:an+introduction+to+natural+language+processing&printsec=frontcover&source=bl&ots=LqS8_-HLQI&sig=0hNFclP0wlsKmjUtfyShEm437ws&hl=en&ei=sjrvSZaHCImI_QbE_cjDDw&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=9>. ISBN 0-13-504196-1.</ref>

В области обработки естественного языка, N-граммы используется в основном для предугадывания на основе вероятностных моделей. N-граммная модель рассчитывает вероятность последнего слова N-граммы, если известны все предыдущие. При использовании этого подхода для моделирования языка предполагается, что появление каждого слова зависит только от предыдущих слов.<ref>URAFSKY, Daniel, MARTIN, James H. Speech And Language Processing : An Introduction To Natural Language Processing, Computational Linguistics, And Speech Recognition. 2nd edition. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2008. 1024 s. Доступно по адресу: <http://books.google.com/books?id=fZmj5UNK8AQC&dq=Speech+and+language+processing+:an+introduction+to+natural+language+processing&printsec=frontcover&source=bl&ots=LqS8_-HLQI&sig=0hNFclP0wlsKmjUtfyShEm437ws&hl=en&ei=sjrvSZaHCImI_QbE_cjDDw&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=9>. ISBN 0-13-504196-1.</ref>

Другое применение N-граммов является выявление [[плагиат]]а. Если разделить текст на несколько небольших фрагментов, представленных n-граммами, их легко сравнить друг с другом, и таким образом получить степень сходства контролируемых документов.<ref>Proceedings of the ITAT 2008, Information Technologies - Applications and Theory, Hrebienok, Slovakia, pp. 23-26, September 2008. ISBN 978-80-969184-8-5</ref> N-грамм, часто успешно используется для категоризации текста и языка. Кроме того, их можно использовать для создания функций, которые позволяют получать знания из текстовых данных. Используя N-грамм можно эффективно найти кандидатов, чтобы заменить слова с ошибками правописания.

Другое применение N-грамм является выявление [[плагиат]]а. Если разделить текст на несколько небольших фрагментов, представленных N-граммами, их легко сравнить друг с другом, и таким образом получить степень сходства контролируемых документов.<ref>Proceedings of the ITAT 2008, Information Technologies - Applications and Theory, Hrebienok, Slovakia, pp. 23-26, September 2008. ISBN 978-80-969184-8-5</ref> N-граммы часто успешно используются для категоризации текста и языка. Кроме того, их можно использовать для создания функций, которые позволяют получать знания из текстовых данных. Используя N-граммы, можно эффективно найти кандидатов, чтобы заменить слова с ошибками правописания.

=== Пример биграммной модели ===

=== Пример биграммной модели ===

Google решила создать свой ​​учебный корпус. Проект называется Google teracorpus и он содержит 1 024 908 267 229 слов, собраных с общедоступных веб-сайтов.<ref>FRANZ, Alex, BRANTS, Thorsten. Official Google Research Blog : All Our N-gram are Belong to You [online]. Thursday, August 03, 2006 at 8/03/2006 11:26:00 AM. Доступно по адресу: <http://googleresearch.blogspot.com/2006/08/all-our-n-gram-are-belong-to-you.html>.</ref>

Google решила создать свой ​​учебный корпус. Проект называется Google teracorpus и он содержит 1 024 908 267 229 слов, собраных с общедоступных веб-сайтов.<ref>FRANZ, Alex, BRANTS, Thorsten. Official Google Research Blog : All Our N-gram are Belong to You [online]. Thursday, August 03, 2006 at 8/03/2006 11:26:00 AM. Доступно по адресу: <http://googleresearch.blogspot.com/2006/08/all-our-n-gram-are-belong-to-you.html>.</ref>

== Методы для извлечения n-граммов ==

== Методы для извлечения N-грамм ==

В связи с частым использованием N-граммов для решения различных задач, необходим надежный и быстрый алгоритм для извлечения их из текста. Подходящий инструмент для извлечения n-граммов должен быть в состоянии работать с неограниченным размером текста, работать быстро и эффективно использовать имеющиеся ресурсы. Есть несколько методов извлечения N-граммов из текста. Эти методы основаны на разных принципах:

В связи с частым использованием N-грамм для решения различных задач необходим надежный и быстрый алгоритм для извлечения их из текста. Подходящий инструмент для извлечения N-граммов должен быть в состоянии работать с неограниченным размером текста, работать быстро и эффективно использовать имеющиеся ресурсы. Есть несколько методов извлечения N-грамм из текста. Эти методы основаны на разных принципах:

* ''Алгоритм Nagao 94'' для текстов на японском<ref>M. Nagao and S. Mori. A New Method of N-gram Statistics for Large Number of n and Automatic Extraction of Words and Phrases from Large Text Data of Japanese. In Proceedings of the 15th International Conference on Computational Linguistics (COLING 1994), Kyoto, Japan, 1994.</ref>

* ''Алгоритм Nagao 94'' для текстов на японском<ref>M. Nagao and S. Mori. A New Method of N-gram Statistics for Large Number of n and Automatic Extraction of Words and Phrases from Large Text Data of Japanese. In Proceedings of the 15th International Conference on Computational Linguistics (COLING 1994), Kyoto, Japan, 1994.</ref>

* [[Алгоритм Лемпеля — Зива — Велча]]

* [[Алгоритм Лемпеля — Зива — Велча]]