數學之美 第3章 統計語言模型
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語料原理上越多越好,但是要把握好一個度的問題比如機器翻譯中的雙語預料就比較少的,還有就是有很多資料都有噪聲和錯誤的,訓練語料的噪聲高低也會對模型的效果產生一定的影響,因此在訓練資料的時候通常會對訓練資料進行預處理,一般情況下,少量的隨機噪聲清理的成本非常高,通常就不做處理,還有就是有些噪聲處理的太乾淨反而是不
1《數學之美》第3章 統計語言模型
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數學之美 第2章 自然語言處理-從規則到統計
2,如果僅僅使用文法規則就想覆蓋哪怕是20%真是的語句,文法規則的數量至少也要幾萬條,而且還要說明各個規則特定的使用環境,也就說你能考好 資料結構期末試卷,但是換成 考研的試卷你就考不好了,換成軟體工程裡的資料結構你照樣考不好,也就是說呢,你永遠也窮舉不完的。
讀《數學之美》第三章 統計語言模型
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