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    DLM:微信大规模分布式n-gram语言模型系统

    对于长n-gram查询,客户端使用全局索引来定位存储计算P(wn | wn-1)的统计信息的服务器(根据算法1),然后向这些服务器发送消息。...在推理过程中,如果n≤2,我们在本地客户端进行查询而不发送任何消息;否则,我们只需将P(wn | wn-1)的请求消息发送到具有ID Hash(wn-2,wn-1)%B + 1的服务器。...另外,公式13(相应的公式14)使用的P(wn | wn-1)和γ(wnn-21)(P(wn)和γ(wn-1))在所有的节点上都有(第3行)。...3.2.2 本地索引 服务器节点从客户端接收到n-gram查询请求,它就会搜索本地索引来得到统计信息并将它们组合最终计算P(wn | wn-1)。服务器上需要构建本地索引,以便有效地检索概率信息。...每个服务器都有两组从算法2生成的统计数据,即表示为G = {}的回退权重和表示为P = {wn | wn-1>}。

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    朴素贝叶斯算法--过滤垃圾短信

    时间换空间,把黑名单存储在服务器端上,把过滤和拦截的核心工作,交给服务器端来做。手机端只负责将要检查的号码发送给服务器端,服务器端通过查黑名单,判断这个号码是否应该被拦截,并将结果返回给手机端。...你可能会说,我只需要统计同时包含W1,W2,W3,……Wn 这n个单词的短信有多少个(我们假设有x个),然后看这里面属于垃圾短信的有几个(假设y个),那包含W1,W2,W3,……Wn 这n个单词的短信是垃圾短信的概率就是...P(W1,W2,W3,……Wn 同时出现在一条短信中 | 短信是垃圾短信)这个概率照样无法通过样本来统计得到。但是我们可以基于下面这条著名的概率规则来计算。...基于这条独立事件发生概率的计算公式,把P(W1,W2,W3,……Wn 同时出现在一条短信中 | 短信是垃圾短信)分解为下面这个公式: ?...实际上,我们可以分别计算同时包含W1,W2,W3,……Wn 这n个单词的短信,是垃圾短信和非垃圾短信的概率。假设它们分别是 P1 和 P2。

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    N-Gram模型 vs. RNN | 语言模型之战 | 老炮儿聊机器语音 | 3th

    ., Wn)。利用条件概率公式,以上算式可以展开为: P(W1,W2, ..., Wn) = P(W1)*P(W2|W1)*P(W3|W1,W2)...P(Wn|W1,W2,......,Wn-1) 其中P(W1)表示第一个词W1出现的概率;P(W2|W1)是在已知第一个词的前提下,第二个词出现的概率;以此类推,词Wn出现的概率取决于它前面所有的词。...,条件概率P(wn|w1,w2,…,Wn-1)无法估算。...接下来的问题就是如何计算P(Wn|Wn-1),根据概率论,该公式可以变化为: P(Wn|Wn-1)=P(Wn-1,Wn)/P(Wn-1) 因为在互联网时代有大量的语料库(Corpus)可以作为训练样本,...所以只要数一数Wn-1、Wn这对词在语料库中前后相邻出现了多少次,以及Wn-1本身在相同的语料库中出现了多少次,就可得到P(Wn|Wn-1)。

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