Taalmodel
'n Taalmodel is 'n waarskynlikheidsverdeling van ‘n volgorde van woorde. Gegewe enige volgorde van woorde van lengte , sal ‘n taalmodel ‘n waarskynlikheid  aan die hele volgorde toewys. Taalmodelle genereer waarskynlikhede deur opleiding op tekskorpusse in een of baie tale.  Gegewe dat tale gebruik kan word om 'n oneindige verskeidenheid geldige sinne uit te druk (die eienskap van digitale oneindigheid), staan taalmodellering voor die probleem om nie-nul waarskynlikhede toe te ken aan linguisties geldige rye wat dalk nooit in die opleidingsdata teëgekom kan word nie. Verskeie modelleringsbenaderings is ontwerp om hierdie probleem te oorkom, soos die toepassing van die Markov-eienskap of die gebruik van neurale argitekture soos herhalende neurale netwerke of transformators.

Taalmodelle is nuttig vir 'n verskeidenheid probleme in rekenaarlinguistiek; vanaf aanvanklike toepassings in spraakherkenning om te verseker dat onsinnige (d.w.s. lae-waarskynlikheid) woordreekse nie voorspel word nie, vir wyer gebruik in masjienvertaling (bv. evaluasie van kandidaatvertalings), natuurlike taalgenerering (generering van meer mensagtige teks), woordsoortetikettering, ontleding, optiese karakterherkenning, handskrifherkenning, grammatika-induksie, inligtingherwinning, en ander toepassings.

Taalmodelle word gebruik in inligtingherwinning in die navraagwaarskynlikheidsmodel. Daar word 'n aparte taalmodel met elke dokument in 'n versameling geassosieer. Dokumente word gerangskik op grond van die waarskynlikheid van die navraag Q in die dokument se taalmodel: : . Gewoonlik word die unigram-taalmodel vir hierdie doel gebruik.

Verwysings 

Rekenaarwetenskap
Taalkunde
Outomatiese vertaling
Kunsmatige intelligensie
'n Taalmodel is 'n waarskynlikheidsverdeling van ‘n volgorde van woorde . Gegewe enige volgorde van woorde van lengte , sal ‘n taalmodel ‘n waarskynlikheid aan die hele volgorde toewys . Taalmodelle genereer waarskynlikhede deur opleiding op tekskorpusse in een of baie tale . Gegewe dat tale gebruik kan word om 'n oneindige verskeidenheid geldige sinne uit te druk ( die eienskap van digitale oneindigheid ) , staan taalmodellering voor die probleem om nie-nul waarskynlikhede toe te ken aan linguisties geldige rye wat dalk nooit in die opleidingsdata teëgekom kan word nie . Verskeie modelleringsbenaderings is ontwerp om hierdie probleem te oorkom , soos die toepassing van die Markov-eienskap of die gebruik van neurale argitekture soos herhalende neurale netwerke of transformators . Taalmodelle is nuttig vir 'n verskeidenheid probleme in rekenaarlinguistiek ; vanaf aanvanklike toepassings in spraakherkenning om te verseker dat onsinnige ( d.w.s . lae-waarskynlikheid ) woordreekse nie voorspel word nie , vir wyer gebruik in masjienvertaling ( bv. evaluasie van kandidaatvertalings ) , natuurlike taalgenerering ( generering van meer mensagtige teks ) , woordsoortetikettering , ontleding , optiese karakterherkenning , handskrifherkenning , grammatika-induksie , inligtingherwinning , en ander toepassings . Taalmodelle word gebruik in inligtingherwinning in die navraagwaarskynlikheidsmodel . Daar word 'n aparte taalmodel met elke dokument in 'n versameling geassosieer . Dokumente word gerangskik op grond van die waarskynlikheid van die navraag Q in die dokument se taalmodel : \ : \ . Gewoonlik word die unigram-taalmodel vir hierdie doel gebruik . Verwysings Rekenaarwetenskap Taalkunde Outomatiese vertaling Kunsmatige intelligensie