当前位置： 首页 > ops >正文 【bag of n-grams】 N-gram词袋模型 简介 ops 2025/8/27 3:36:23 Bag of n-grams是Bag of Words的扩展，它的核心思想是： 忽略语序，只统计各个 N-gram 在文本中出现的次数或是否出现 以 bigram 为例 我们有两个句子： S1: I love NLP S2: I love deep learning 方法 提取所有句子的 bigrams，得到词表（vocabulary），并进行统计： 于是，S1的对应向量就是[1,1,0,0]；S2的对应向量就是[1,0,1,1]。 查看全文 http://www.xdnf.cn/news/5939.html 相关文章： 物联网设备如何与互联网“牵手” CSP认证准备第三天-差分及第36次CCF认证（BFS） 第十七章：Llama Factory 深度剖析：易用性背后的微调框架设计 JavaScript实践（三）JavaScript序列化与反序列化深度解析 线性投影层---将输入特征从一个空间映射到另一个空间 【一次成功！】Ubuntu22.04安装cartographer hashicorp vault机密管理系统的国产化替代：安当SMS凭据管理系统，量子安全赋能企业密钥管理 数据擦除标准：1-Pass vs. 3-Pass vs. 7-Pass有什么区别，哪个更好？ mysql版本升级常见错误 找客户软件如何实现精准定位？ 竞业禁止协议中AI技能限制的深度剖析 【HT周赛】T3.二维平面 题解（分块：矩形chkmax，求矩形和） 如何检测和解决服务器端口被占用的问题 #降级监听#PASS THE HASH常见的利用方式#Relay HASH 嵌入式操作系统学习笔记 JAVA:synchronized总结 UDP和TCP协议 硬件自动化测试平台搭建（硅后验证，非EDA）day1 大概了解 化工行业专利管理系统：全流程解决方案解析 Java 反射机制（Reflection） 京东让家政服务，从「开盲盒」到「开卷考」 jFinal 使用 SolonMCP 开发 MCP（拥抱新潮流） .NET8关于ORM的一次思考 ELF文件详解 基于 PLC 的轮式服务机器人研究 数据归属地信息库在广告营销中的应用 Docker 环境安装（2025最新版） 【认知思维】验证性偏差：认知陷阱的识别与克服 FlashInfer - Kernel Generator（内核生成器） RDD 算子 - 转换算子 2
Bag of n-grams是Bag of Words的扩展，它的核心思想是： 忽略语序，只统计各个 N-gram 在文本中出现的次数或是否出现 以 bigram 为例 我们有两个句子： S1: I love NLP S2: I love deep learning 方法 提取所有句子的 bigrams，得到词表（vocabulary），并进行统计： 于是，S1的对应向量就是[1,1,0,0]；S2的对应向量就是[1,0,1,1]。
