关于基于统计自然语言处理的问题，小编就整理了2个相关介绍基于统计自然语言处理的解答，让我们一起看看吧。
在自然语言处理可分为哪两种？自然语言目前有两种处理方式具体如下：
1.基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；
2.基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。
自然语言处理又划分为两个部分：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）。
ngram语言模型优点？ngram模型的优点在于简单高效。在智能客服项目上,此种方式纠错后字准提升2% (90.17%-92.16%)。
ngram语言模型是一种基于统计机器学习的自然语言处理技术，通过分析文本中语言单元（如字，词，短语等）的出现概率和频率，来预测下一个可能的单元，从而实现自然语言生成和处理。下面是ngram语言模型的几个优点：
1.可适用于多种文本：ngram语言模型不依赖于特定领域或特定语言的语法规则，而是基于概率分析对文本进行处理，因此可以应用于不同语言和不同主题领域的文本。
2.高效而且易于实现：ngram语言模型的计算量相对于其他计算机模型来说比较小，尤其是n值不大时，计算速度可达到很高的水平，因此在实现时较为简单和高效。
3.支持自动扩充语料库：ngram语言模型利用已有的语言数据建立模型，如果增加了新的语料库，仅需要经过重新训练就可以自动扩充模型库，大大降低了人工编写语法规则的工作量。
4.较高的准确率：相对于基于规则的语言模型，ngram语言模型在自然语言文本处理中能够获得更高的准确性，在各种自然语言处理任务中表现突出。
总体来说，ngram语言模型具有可适用于多语言、高效易用、自动扩充料库、准确性较高等优点，因此被广泛应用于机器翻译、语音识别、文本分类等多个领域。
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