Breve informa\u00e7\u00e3o sobre N-gramas<\/p>\n
N-gramas s\u00e3o sequ\u00eancias cont\u00edguas de 'n' itens de uma determinada amostra de texto ou fala. Eles s\u00e3o amplamente utilizados em processamento de linguagem natural (PNL), modelagem estat\u00edstica de linguagem e reconhecimento de padr\u00f5es. Um N-grama de tamanho 1 \u00e9 chamado de \u201cunigrama\u201d, o tamanho 2 \u00e9 um \u201cbigrama\u201d, o tamanho 3 \u00e9 um \u201ctrigrama\u201d e assim por diante.<\/p>\n
Os N-gramas foram introduzidos pelo matem\u00e1tico e criptoanalista de Harvard Warren Weaver em 1949 como parte de seu trabalho em tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica estat\u00edstica. O conceito foi posteriormente formalizado e tornou-se central para diversas \u00e1reas da lingu\u00edstica computacional e reconhecimento de padr\u00f5es.<\/p>\n
N-gramas s\u00e3o utilizados em v\u00e1rios campos computacionais, principalmente para modelagem de linguagem e processamento de texto. Eles s\u00e3o usados para prever a ocorr\u00eancia de uma palavra com base nas palavras anteriores em uma sequ\u00eancia, facilitando aplica\u00e7\u00f5es como conclus\u00e3o de texto, reconhecimento de fala e tradu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
N-gramas s\u00e3o usados para calcular a probabilidade de uma sequ\u00eancia de palavras, o que auxilia na constru\u00e7\u00e3o de modelos estat\u00edsticos de linguagem. Ao examinar a frequ\u00eancia e a probabilidade de sequ\u00eancias de palavras, esses modelos suportam aplica\u00e7\u00f5es como reconhecimento de fala e tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica.<\/p>\n
No processamento de texto, os N-gramas fornecem padr\u00f5es de contexto e coocorr\u00eancia, auxiliando na an\u00e1lise de sentimentos, filtragem de spam e otimiza\u00e7\u00e3o de pesquisa.<\/p>\n
A estrutura interna de um N-grama consiste em uma sequ\u00eancia de 'n' palavras ou s\u00edmbolos. Por exemplo, o trigrama (3 gramas) \u201cEu adoro caf\u00e9\u201d consiste em tr\u00eas palavras consecutivas. A probabilidade de cada N-grama pode ser calculada usando contagens de frequ\u00eancia e estimativa de m\u00e1xima verossimilhan\u00e7a.<\/p>\n