n-gram概率 使用NLTK库生成的Unigram和Bigram令牌。 计算的Unigram和Bigram概率。 并显示前15个常用词。

电影评论分类 使用SVM，最大熵分类器，逻辑和回归（从头开始）对unigram和bigrams进行电影评论分类

克 得到 。 安装 该软件包仅适用于ESM：需要使用Node 12+才能使用它，并且必须将其import而不是require d。 ： npm install n-gram 用 import { bigram , trigram , nGram } from 'n-gram' bigram ( 'n-gram' ) // ['n-', '-g', 'gr', 'ra', 'am'] nGram ( 2 ) ( 'n-gram' ) // ['n-', '-g', 'gr', 'ra', 'am'] trigram ( 'n-gram' ) // ['n-g', '-gr', 'gra', 'ram'] nGram ( 6 ) ( 'n-gram' ) // ['n-gram'] nGram ( 7 ) ( 'n-gram' ) // [] // Anything with a `.

句子 这个存储库包含一个 R 包，它是一个围绕句子 C++ 库的 Rcpp 包装器 句子是一个无监督的分词器，它允许使用字节对编码和 Unigrams 执行文本分词 它基于论文SentencePiece: A simple and languagedependent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing [ ] 句子 C++ 代码可从。 这个包目前包含版本 v0.1.84 这个 R 包具有与 R 包类似的功能 特征 R 包允许您 构建字节对编码 (BPE)、Unigram、Char 或 Word 模型 应用模型对文本进行编码 应用模型将 id 解码回文本 下载基于维基百科的预训练句子模型 安装 对于普通用户，从本地 CRAN 镜像install.packages("sentencepiece")安装包