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从大型语料库生成n-gram

是一种文本处理技术，用于分析和理解自然语言文本。n-gram是指连续的n个词或字符的序列，通过统计这些序列在语料库中出现的频率，可以得到词语之间的关联性和概率分布。

这种技术在自然语言处理、机器学习和信息检索等领域有广泛的应用。它可以用于语言模型的训练和生成，文本分类和情感分析，机器翻译，拼写检查，自动文本摘要等任务。

在腾讯云的产品中，与文本处理相关的有腾讯云自然语言处理（NLP）服务。该服务提供了丰富的API接口，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等功能，可以帮助开发者快速实现文本处理的需求。具体产品介绍和文档可以参考腾讯云自然语言处理（NLP）服务官方文档：https://cloud.tencent.com/product/nlp

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项目链接：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 该项目提供使用不同表征（稀疏和密集）、上下文特征（单词、n-gram、字符等）以及语料库训练的中文词向量...受语言建模问题的启发，开发者将 n-gram 特征引入了上下文中。词到词和词到 n-gram 的共现统计都被用于训练 n-gram 特征。对于中文而言，字符（即汉字）通常表达了很强的语义。...字符级的 n-gram 的长度范围是从 1 到 4（个字符特征）。除了词、n-gram 和字符或汉字以外，还有其它对词向量的属性具有重要影响的特征。...语料库开发者做了大量工作来收集多个领域的语料库。所有的文本数据都通过删除 html 和 xml 标记进行了预处理。只有纯文本被保留并使用 HanLP(v_1.5.3) 进行词分割。...第一个是 CA-translated，其中大多数类比问题直接从英语基准中翻译得到。虽然 CA-translated 在很多中文词嵌入论文中被广泛应用，但它仅包含了三个语义问题和 134 个中文词。

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