N-gram taalmodel
Een n-gram taalmodel is een statistisch model dat de waarschijnlijkheid van het volgende woord voorspelt door alleen te kijken naar de voorgaande n−1 woorden. Gedetailleerd beschreven door Jurafsky en Martin (Speech and Language Processing), biedt het een fundamentele infrastructuur voor tekstgeneratie, spellingcorrectie en spraakherkenning.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Jurafsky, D. & Martin, J.H. (2023). Speech and Language Processing, 3rd ed. link ↗
- Chen, S.F. & Goodman, J. (1999). An Empirical Study of Smoothing Techniques for Language Modeling. Computer Speech & Language, 13(4), 359-394. DOI: 10.1006/csla.1999.0128 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). N-gram Statistical Language Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/text-mining/ngram-language-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- TekstclassificatieText mining↔ compare
- TekstregrassieText mining↔ compare
- TF-IDFText mining↔ compare
- Woordbetekenisontdubbeling (WSD)Text mining↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →