例如百度的dnn语言模型api接口输入一句话可以给出这句话的通顺度，http://ai.baidu.com/tech/nlp/dnnlm_cn,网上大多是说用n-gram模型，有具体点的训练思路吗
1个回答
我觉得n-gram这里是针对的词性，而不是词汇本身。
比如3-gram就是看毗邻的3个词的词性，假设词性分布为，‘动动名’，我们可以得到在训练集中‘动动名’出现的概率$P(动动名)$。长度为$n$的一个句子，我们就可以得到$n-2$个3-gram，也就是$n-2$个概率值。我们可以取这些概率值的最大值、最小值、均值、方差作为特征。
类似地，我们也可以同时做2-gram。2-gram是看毗邻两个词的词性。长度为$n$的一个句子，我们就可以得到$n-1$个2-gram，也就是$n-1$个概率值。我们可以取这些概率值的最大值、最小值、均值、方差作为特征。
这样每个句子我们就提取了8个特征，然后就可以训练一个二元分类器了。标签y是已知的句子是否通顺。
如果是无监督的，那么你只能对上面的特征进行聚类或者异常检验。
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
xiaosu
2019-05-23 14:43
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gensim的word2vec模型是skip-gram还是cbow？
1回答
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