Nグラム言語の識別

⇓⇓⇓⇓⇓

https://gowwwurl.com/langdetect

▲▲▲▲▲

人気のある2つの言語識別ライブラリ、C +用のCompact Language Detector 2とJava用の言語検出器では、どちらも（文字ベースの）n-gramを使用してテキスト機能を抽出しました。単語の袋（単一の単語/辞書）が使用されない理由と、単語の袋とn-gramの利点と欠点は何ですか。 代わりにn-gramがテキスト言語の識別に使用されるのはなぜですか。 [PDF] N-gramを使用したテキストからの言語識別。 言語識別を目的としたPDF N-Gramベースの統計。 自動言語検出をオフにするための構成設定が必要415

言語識別のためのインクリメンタルN-gramアプローチ 2.2。 N-gramモデルを使用した言語の識別n-gramモデルは、言語の出力全体の確率分布を定義し、（n-1）次のマルコフ仮定を作成します。つまり、観測（通常は単語または文字）の確率は、図1にのみ依存すると想定されています。採用されました。

http://pourciacripdard.parsiblog.com/Posts/4/Word+Level+Language+Identification+In+English+Telugu+Code+Mixed/ 言語IDは、未知の言語で文書を取得し、それが書かれている言語を決定する問題です。n-gramモデルは、言語識別を実行するためのシンプルで非常に効果的な方法であることがわかります。 N-gram-language-identification。文の言語を識別する確率的言語識別システムを構築しました。英語の2冊の本、フランス語の2冊の本、およびスペイン語の2冊の本を使用します。

N-gramを使用した短いテキストセグメントの言語識別。 言語の検出 テキスト

N-gramベースを使用したテキストからのPDF言語識別

n-gram言語モデルを言語識別に適用する他の研究には、TextCat 1として実装されたCavnar and Trenkle（1994）、Grefenstette（1995）、およびVojtekおよびBelikova（2007）が含まれます。 PythonでN Gramに使用できるコードはありますか？ N-gram言語モデルとPOSディストリビューション。 Sisalothing.parsiblog.com/Posts/4 http://nobasfiga.blogg.se/2019/september/nutch.html

自然言語処理では、言語識別または言語推測は、コンテンツが与えられた自然言語を判別する問題です。この問題に対する計算アプローチは、テキスト分類の特殊なケースと見なします。 n-gramモデルを使用した言語ID。 言語 検出API c＃。 Cavnar and Trenkle（1994）およびDunning（1994）で説明されている別の手法は、各言語の「トレーニングテキスト」から言語n-gramモデルを作成することです。これらのモデルは、文字（CavnarおよびTrenkle）またはエンコードされたバイト（Dunning）に基づくことができ、言語識別と文字エンコード検出が統合されています。

n-gramがテキスト言語の識別に使用されるのはなぜですか。 投稿/ 6969468

実用的な暗号。 言語IDは、未知の言語でドキュメントを取得し、それが書かれている言語を決定する問題です。これは、ドキュメントを他の方法で処理する前にしばしば必要なステップです。 n-gramモデルは、言語識別を実行するためのシンプルで非常に効果的な方法であることがわかります。 N-gramは英語のL2ライターの母国語を予測しますか？ 2.結果のモデルはCLIの理論に情報を与えますか？ 3.方法このセクションでは、トレーニングとテストセットに使用されるコーパス、キーn-gram識別に使用される方法、およびこれらのn-gramを文法、修辞、意味、synにグループ化する方法について説明します。