2) n-gram model
n元语法模型
1.
Unlike the case of traditional text classification models, the approach based on character level n-gram modeling avoids word segmentation and explicit feature selection procedures that tends to lose significant amount of useful information.
与传统文本分类模型相比,该方法在字的级别上利用了n元语法模型,文本分类时无需进行分词,并且避免了可能造成有用信息丢失的特征选择过程。
2.
This paper use a method which combines phoneme-match and n-gram model, to understand the voice commands.
本文采用一种音素匹配法结合改进了的n元语法模型的方法,对语音指令进行理解。
3) N-gram distribution
N元语法分布
1.
Statistical language model adaptation based on N-gram distribution;
一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法
4) N-gram
N元文法
5) bi-gram
二元语法
1.
Model of Chinese words rough segmentation based on bi-gram and N-most-probability method;
基于二元语法的N-最大概率中文粗分模型
2.
Based on the completement of one-level tagging of the dictionary,it adopts statistical methods,gaining model training parameter under the bi-gram HMM,and adopting the .
分析了哈萨克语的构形语素特征,基于词典的一级标注基础上,采用统计方法,训练得到二元语法的HMM模型参数,运用Viterbi算法完成了基于统计方法的词性标注,最后运用哈语规则库对词性标注进行了修正。
3.
Then,it used the method based on bi-gram statistical model to label the candidate sets.
首先基于词典和一元语法统计模型生成N个最优结果作为候选集;然后对候选集进行基于二元语法统计模型的词性标注,最后利用对文本的上下文"理解"信息来确定最佳切分结果。
6) syntax element
语法元素
1.
The high efficient decoder architecture make it possible that 1 bit syntax element can be decoded in one clock cycle,and the decoding speed improved compare with current decoder and software.
高效的解码器架构设计,使得每一个时钟周期可解码1bit的语法元素,与软件和现有解码器相比提高了解码速度。
补充资料：《香港粤语语法研究》
见汉语方言。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条