lacolaco https://blog.hatena.ne.jp/lacolaco/ 余白 https://lacolaco.hatenablog.com/ 自然言語処理 文章生成 N-gramモデルをベースにする 想定されるデータモデル(「今日は雨です」) { w1: "今日", w2: "は", w3: "雨" }, { w1: "は", w2: "雨", w3: "です" } 確率の推定 w3がw2, w1から生起する確率 「w1,w2,w3と並んだ回数」と「w1,w2と並んだ数」の比により、「w1,w2の次にw3が来る確率」が推定できる。 N-gramモデルの利点 学習データ中に存在する連結しか発生しないので、文の精度がある程度保証される 実装が楽 欠点 コーパスが増えるとループが発生する危険性がある コーパスが増えるとそのまま計算量が増える 知らない連… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Flacolaco.hatenablog.com%2Fentry%2F2015%2F01%2F22%2F220352" title="メカらこv3の文章生成草案1 - 余白" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&amp;chl=%7B%20%5Cdisplaystyle%0AP%28w3%7Cw2%2Cw1%29%20%3D%20C%28w3%2Cw2%2Cw1%29%2FC%28w2%2Cw1%29%0A%7D Hatena Blog https://hatena.blog 2015-01-22 22:03:52 rich https://lacolaco.hatenablog.com/entry/2015/01/22/220352 1.0 100%