N-gram

Hesaplamalı dilbilim ve olasılık alanlarında, bir n-gram (bazen Q-gram olarak da adlandırılır), belirli bir metin veya konuşma örneğinden n öğenin bitişik bir dizisidir. Öğeler uygulamaya göre fonemler, heceler, harfler, kelimeler veya baz çiftleri olabilir. n-gramlar tipik olarak bir metinden veya konuşma korpusundan toplanır. Öğeler kelimeler olduğunda, -gramlar zona olarak da adlandırılabilir.
Latin sayısal önekleri kullanıldığında, 1 boyutundaki bir n-gram "unigram" olarak adlandırılır; boyut 2 bir "bigram"dır (veya daha az yaygın olarak bir "digram"); boyut 3 bir "trigram" dır. İngilizce ana sayılar bazen kullanılır, örneğin "dört gram", "beş gram" vb. Hesaplamalı biyolojide, bilinen boyuttaki bir polimer veya oligomer, "monomer", "dimer", "trimer", "tetramer", "pentamer" vb. veya İngilizce ana sayılar, "one-mer", "two-mer", "three-mer" vb.
Uygulamalar
Bir n-gram modeli, (n − 1) düzeyli Markov modeli biçiminde böyle bir dizideki bir sonraki öğeyi tahmin etmeye yönelik bir tür olasılıksal dil modelidir. n-gram modelleri artık olasılık, iletişim teorisi, hesaplamalı dilbilim (Örneğin, istatistiksel doğal dil işleme ), hesaplamalı biyoloji (örneğin, biyolojik dizi analizi) ve veri sıkıştırmada yaygın olarak kullanılmaktadır. n-gram modellerinin (ve bunları kullanan algoritmaların) iki avantajı basitlik ve ölçeklenebilirliktir - daha büyük n ile bir model, iyi anlaşılmış bir uzay-zaman dengesi ile daha fazla bağlam depolayabilir ve küçük deneylerin verimli bir şekilde ölçeklenmesini sağlar.
Örnekler
Şekil 1 birkaç örnek diziyi ve karşılık gelen 1-gram, 2-gram ve 3-gram dizilerini göstermektedir.
İşte diğer örnekler; bunlar Google n-gram korpusundan kelime düzeyinde 3 gram ve 4 gramdır (ve göründükleri sayı sayılarıdır).
3 gram
seramik koleksiyon parçaları (55)
seramik koleksiyon parçaları para cezası (130)
(52) tarafından toplanan seramikler
seramik koleksiyon çömlekleri (50)
seramik koleksiyon yemek pişirme (45)
4 gram
gelen olarak hizmet et (92)
kuluçka makinesi olarak hizmet et (99)
bağımsız olarak hizmet et (794)
indeks olarak hizmet et (223)
gösterge görevi görür (72)
gösterge görevi görür (120)
n-gram modelleri
Bir n-gram modeli dizileri, özellikle doğal diller, n-gramların istatistiksel özelliklerini kullanarak modeller.
Bu fikrin izini Claude Shannon'ın bilgi teorisindeki çalışmasıyla bir deneye kadar takip etmek mümkündür. Shannon şu soruyu sordu: bir harf dizisi verildiğinde (örneğin, "eski için" dizisi), bir sonraki harfin olasılığı nedir? Eğitim verilerinden, büyüklük geçmişi verilen bir sonraki harf için bir olasılık dağılımı elde edilebilir. : a = 0.4, b = 0.00001, c = 0, ...; tüm olası "sonraki harflerin" olasılıklarının toplamı 1.0'dır.
Daha kısaca, bir n-gram modeli tahmin eder dayalı. Olasılık açısından, bu. Dil modelleme için kullanıldığında, bağımsızlık varsayımları yapılır, böylece her kelime yalnızca son n'ye bağlıdır. - 1 kelime. Bu Markov modeli, gerçek temel dilin bir yaklaşımı olarak kullanılır. Bu varsayım önemlidir, çünkü dil modelini verilerden tahmin etme problemini büyük ölçüde basitleştirir. Ek olarak, dilin açık doğası nedeniyle, dil modelinin bilmediği kelimeleri birlikte gruplamak yaygındır.
Basit bir n-gram dil modelinde, önceki birkaç kelimeye (bigram modelinde bir kelime, trigram modelinde iki kelime, vb.) koşullu bir kelimenin olasılığının, kategorik bir dağılımın ardından tanımlanabileceğini unutmayın. (genellikle kesin olmayan bir şekilde "çok terimli dağılım" olarak adlandırılır).
Pratikte, olasılık dağılımları, görünmeyen kelimelere veya n-gramlara sıfır olmayan olasılıklar atanarak düzeltilir; bkz. yumuşatma teknikleri.
Sözdizimsel n-gramların başka bir türü, metnin konuşma bölümü dizilerinden çıkarılan sabit uzunlukta bitişik örtüşen alt diziler olarak tanımlanan konuşma bölümü n-gramlarıdır. Konuşma bölümü n-gramlarının, en yaygın olarak bilgi almada olmak üzere birkaç uygulaması vardır.