Informasi singkat tentang N-gram
N-gram adalah urutan item 'n' yang berdekatan dari sampel teks atau ucapan tertentu. Mereka banyak digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), pemodelan bahasa statistik, dan pengenalan pola. N-gram berukuran 1 disebut “unigram”, ukuran 2 disebut “bigram”, ukuran 3 disebut “trigram”, dan seterusnya.
Sejarah Asal Usul N-gram dan Penyebutan Pertama Kalinya
N-gram diperkenalkan oleh ahli matematika dan kriptanalis Harvard Warren Weaver pada tahun 1949 sebagai bagian dari karyanya dalam terjemahan mesin statistik. Konsep ini kemudian diformalkan dan menjadi pusat berbagai bidang linguistik komputasi dan pengenalan pola.
Informasi Lengkap Tentang N-gram: Memperluas Topik
N-gram digunakan dalam berbagai bidang komputasi, terutama untuk pemodelan bahasa dan pemrosesan teks. Mereka digunakan untuk memprediksi kemunculan sebuah kata berdasarkan kata-kata sebelumnya secara berurutan, memfasilitasi aplikasi seperti penyelesaian teks, pengenalan ucapan, dan terjemahan.
Pemodelan Bahasa
N-gram digunakan untuk menghitung probabilitas urutan kata, yang membantu dalam membangun model bahasa statistik. Dengan memeriksa frekuensi dan kemungkinan rangkaian kata, model ini mendukung aplikasi seperti pengenalan suara dan terjemahan mesin.
Pemrosesan Teks
Dalam pemrosesan teks, N-gram menyediakan konteks dan pola kejadian bersama, membantu dalam analisis sentimen, pemfilteran spam, dan pengoptimalan pencarian.
Struktur Internal N-gram: Cara Kerja N-gram
Struktur internal N-gram terdiri dari rangkaian kata atau simbol 'n'. Misalnya, trigram (3 gram) “Saya suka kopi” terdiri dari tiga kata yang berurutan. Probabilitas setiap N-gram dapat dihitung menggunakan penghitungan frekuensi dan estimasi kemungkinan maksimum.
Analisis Fitur Utama N-gram
- Kesederhanaan: Mudah untuk dihitung dan dipahami.
- Skalabilitas: Dapat diperluas ke nilai 'n' apa pun.
- Sensitivitas Konteks: Nilai 'n' yang lebih tinggi memberikan lebih banyak konteks namun dapat menyebabkan masalah ketersebaran.
- Keserbagunaan: Digunakan di berbagai domain seperti pemrosesan bahasa, bioinformatika, dll.
Jenis N-gram: Kategori dan Contoh
| Jenis | Contoh |
|---|---|
| Unigram | (Saya suka kopi) |
| Bigram | (Aku, cinta), (cinta, kopi) |
| Trigram | (Saya suka kopi) |
| 4 gram | (Aku, cinta, hitam, kopi) |
| … | … |
Cara Penggunaan N-gram, Permasalahan dan Solusinya
Penggunaan:
- Klasifikasi teks
- Analisis sentimen
- Pengenalan suara
- Mesin penerjemah
Masalah:
- Ketersebaran Data: N-gram yang langka dapat menyebabkan masalah komputasi.
- Biaya Komputasi: Nilai 'n' yang lebih tinggi dapat meningkatkan kompleksitas.
Solusi:
- Teknik Penghalusan: Untuk menangani ketersebaran data.
- Membatasi 'n': Untuk mengelola biaya komputasi.
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan dengan Istilah Serupa
| Fitur | N-gram | Rantai Markov | Kantong Kata-kata |
|---|---|---|---|
| Konteks | Ya | Terbatas | TIDAK |
| Memesan | Ya | Ya | TIDAK |
| Komputasi | Sedang | Rendah | Rendah |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait N-gram
N-gram terus berkembang, dengan penerapan di bidang-bidang baru seperti pembelajaran mendalam dan jaringan saraf. Penelitian N-gram berdimensi lebih tinggi dan integrasi dengan model lain menjanjikan prediksi yang lebih tepat dan sadar konteks.
Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Diasosiasikan dengan N-gram
Server proxy, seperti yang disediakan oleh OneProxy, dapat memfasilitasi pengumpulan dan analisis data berskala besar untuk pemodelan N-gram. Dengan menutupi alamat IP dan memastikan anonimitas, server proxy memungkinkan pengambilan data teks secara sah melalui web, yang dapat diproses menggunakan model N-gram untuk mendapatkan wawasan dan tren.
tautan yang berhubungan
Penafian: Artikel ini dimaksudkan untuk tujuan pendidikan. OneProxy tidak mempromosikan atau mendukung aktivitas tidak etis atau ilegal apa pun terkait dengan N-gram atau server proxy. Selalu patuhi hukum yang berlaku dan persyaratan layanan situs web.
