语言模型方法（语言模型方法有哪些）
摘要：
本篇目录：1、uml语言支持的建模方式有2、通俗理解n-gram语言模型... 本篇目录：
uml语言支持的建模方式有
动态模型动态模型是UML建模的第三种模型，它描述系统的动态行为，通过时序图/协作图描述对象的交互，以揭示对象间如何协作来完成每个具体的用例，单个对象的状态变化/动态行为可以通过状态图来表达。
其中在第一步与第二步中所建立的模型都是静态的，包括用例图、类图(包含包)、对象图、组件图和配置图等五个图形，是标准建模语言UML的静态建模机制。
活动图 活动图用于描述系统或对象的行为和操作流程。它可以展示一个操作或一系列操作的执行过程，包括活动的顺序、条件和分支。序列图 序列图用于描述系统对象之间的交互和消息传递。公认的面向对象建模语言出现于70年代中期。
支持的UML图包括：时序图、用例图、类图、组件图、活动图。以上是我比较熟悉并且使用过的UML绘图工具，此外还有UML Designer、开源的Open ModelSphere工具等也都是可以用来绘制UML图的。
其中在第一步与第二步中所建立的模型都是静态的，包括用例图、类图(包含包)、物件图、元件图和配置图等五个图形，是标准建模语言UML的静态建模机制。
UML图又称标准建模语言。是用来对软件密集系统进行可视化建模的一种语言。UML的定义包括UML语义和UML表示法两个元素。UML是在开发阶段，说明、可视化、构建和书写一个面向对象软件密集系统的制品的开放方法。
通俗理解n-gram语言模型
1、N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。
2、平滑策略是语言模型的研究课题之一，人们提出了很多平滑技术，比如线性差值法（linear interpolation）、图灵平滑（Good-Turing）、加法平滑（Add-One Smoothing）等。
3、n=2时称为 二元语法 (bigram)，n=3时称为 三元语法 （trigram)，其中，三元语法是用的比较多的。
4、N-gram是典型的统计语言模型，它做出了一种假设，当前词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。
语言补全模型有哪些
Bert用于NLP下游任务更广泛，主要用于语言理解相关任务，如命名实体识别、情感分析、文本分类等。Transformer应用于机器翻译、摘要生成、对话等生成模型更为广泛。
一套完整的语言体系，有很多的必不可少的构成，比如说这套完整的语言体系必须包括语法、句式以及短语等的用法，只有完全具备这些因素，才能够真正地形成一套完整的语言体系。
个人免费的AI编码辅助工具，一键自动生成代码，支持主流编辑器，支持 40多种编程语言。 GitHub Copilot 微软与OpenAI共同推出，新一代代码补全工具。可以根据注释生成代码、自动填充重复代码、为代码生成测试。
舌部练习：运用葡萄干粘在嘴巴的四周让孩子用舌尖舔下来，练习舌头的灵活性，用海苔粘在口腔内的上颚让孩子用舌尖将其舔下来，练习孩子的舌头在口腔做上翘下滑的动作，这个动作很关键，它有利于孩子说话时舌头的灵活。
通用语言的理论（Sapir-Whorf假说）：由美国人类学家Sapir和Whorf提出。该理论认为语言塑造了我们的思维方式和观念，因此不同的语言导致不同的文化和世界观。
要求：抓住景物特征进行描述。语言应当清楚、明白，尽量做到生动活泼、有文采。讲故事法 方法：（1）分析故事里面的人物。
NLP基础知识和综述
NLP首创于1970年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒(RichardBandler)和约翰·葛瑞德(JohnGrinder)完成的基础理论。有25%-40%的错误属于real-worderror这一部分是languagemodel与noisychannelmodel的结合。
NLP首创于1970年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒(Richard Bandler)和约翰·葛瑞德(John Grinder)完成的基础理论。
自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
n-gram 是一个重要的基础概念， 它所提供的概率分析可以做到很多事情， 例如机器翻译“请给我打电话”：P(“please call me”) P(please call I )。
．NLP的中心学问是“模仿”NLP的起源是研究卓越人士特别成功的原因，把结果化成一套一套的技巧程序，使其它人也可以成为卓越人士。
NLP：计算机或系统真正理解人类语言并以与人类相同的方式处理它的能力。难度：理解话中的潜在意图；理解句子中的歧义。歧义包括：单词、句子、语义中歧义。
语音识别的语言模型
1、语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。
2、常用的语音识别模型架构包括深度学习架构，如循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），变种LSTM（如GRU），以及更近期的Transformer和Convolutional Neural Networks（CNN）。
3、一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。
如何搭建语言模型来判断报告错误
1、unigram（一元模型）最简单的模型，假定所有词互相独立，相当于0st order假设，不考虑单词之间的顺序。
2、搜索引擎会提示你是否希望搜索how long is a football game， 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低，而与bame近似的，可能引起错误的词中，game会使该句生成的概率最大。
3、现在这句话已经不知所云了，如何判断这个由词序组成的序列是否符合文法、含义是否正确？统计语言模型：一个句子是否合理，就看他的可能性的大小，即他的概率大小。
到此，以上就是小编对于语言模型方法有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
