N-gram Dil Modeli
N-gram Statistical Language Model · Ayrıca şöyle bilinir: n-gram model, statistical language model, N-gram Dil Modeli
Bir n-gram dil modeli, bir sonraki kelimenin olasılığını yalnızca önceki n−1 kelimeye bakarak tahmin eden istatistiksel bir modeldir. Jurafsky ve Martin (Speech and Language Processing) tarafından ayrıntılı olarak açıklanan bu model, metin üretimi, yazım düzeltme ve konuşma tanıma için temel altyapıyı sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Makul derecede büyük bir metin derlemine (kaynak yaklaşık 100 belge önerir) ve kelime dizilerini tahmin etme veya açıklama olarak çerçevelenmiş bir göreve (otomatik tamamlama, yazım düzeltme veya bir temel dil modeli olarak) sahip olduğunuzda bir n-gram modeli kullanın. Güvenilir sayımlar tahmin etmek için yeterli eğitim metnine ihtiyaç duyar ve görülmeyen dizilerin seyrekliklerini ele almak için düzeltme uygulanmalıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Basit, hızlı ve yorumlanabilir — olasılıklar doğrudan gözlemlenen sayımlardan gelir.
- Metin üretimi, yazım düzeltme ve konuşma tanıma için güçlü, şeffaf bir temel.
- Sinirsel dil modellerine kıyasla düşük hesaplama maliyeti, özel donanım gerektirmez.
- Yalnızca kısa menzilli bağlamı (önceki n−1 kelime) yakalar ve uzun mesafeli bağımlılıkları modelleyemez.
- Veri seyrekliklerinden muzdariptir: çoğu kelime dizisi görülmez, bu nedenle düzeltme zorunludur.
- Model boyutu ve belleği n arttıkça hızla büyür, daha yüksek dereceli n-gramlar giderek daha seyrek hale gelir.
SSS
N-gram'daki 'n' ne anlama gelir?
Birlikte ele alınan ardışık kelime sayısıdır. Bir bigram (n=2), bir sonraki kelimeyi tek önceki kelimeye koşullandırır, bir trigram (n=3) önceki iki kelimeye. Daha büyük n daha fazla bağlam yakalar ancak çok daha fazla eğitim verisine ihtiyaç duyar ve seyrek hale gelir.
Düzeltme neden gereklidir?
Sonlu bir derlem hiçbir zaman her makul kelime dizisini içeremez, bu nedenle birçok geçerli n-gram sıfır sayımına sahiptir ve sıfır olasılık alır. Laplace ekleme-bir veya Kneser-Ney gibi düzeltme yöntemleri, modelin yeni metinde bozulmaması için görülmeyen dizilere küçük bir olasılık yeniden atar.
Ne kadar eğitim verisine ihtiyacım var?
Kaynak, minimum olarak yaklaşık 100 belge önerir. Daha fazla metin daha güvenilir sayımlar verir; özellikle daha yüksek dereceli n-gramlar, seyreklikten kaçınmak için önemli ölçüde daha fazla veriye ihtiyaç duyar.
Bir n-gram modeli, bir sinirsel dil modelinden nasıl farklıdır?
Bir n-gram modeli, bir sonraki kelime olasılıklarını sabit bir önceki kelime penceresi üzerindeki sayımlardan doğrudan tahmin eder, bu da onu basit, hızlı ve yorumlanabilir kılar. Sinirsel modeller dağıtılmış temsiller öğrenir ve daha yüksek hesaplama maliyetiyle daha uzun bağlamı yakalar. N-gramlar, kullanışlı, şeffaf bir temel olarak kalır.
Kaynaklar
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). N-gram Statistical Language Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/text-mining/ngram-language-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Metin SınıflandırmasıMetin madenciliği↔ karşılaştır
- Metin RegresyonuMetin madenciliği↔ karşılaştır
- TF-IDFMetin madenciliği↔ karşılaştır
- Kelime Anlamı Belirsizleştirme (WSD)Metin madenciliği↔ karşılaştır