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注意这里的计算公式
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分完词后的每个词汇作为一个基本单元计算
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相当于在测试集上跑一遍，比较两个模型的perplexity（复杂度）谁更小。
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加一平滑 注意V是词典的大小（语料去重后的大小）
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解释了分母为什么加V，保证每个条件概率之和为1
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加K平滑，利用验证集上perplexity判断最优的K
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下面的例子中in the kitchen的可能性更大，但是仅依靠Trigram无法判断其与in the arboretum的概率。
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所以我们考虑下面的加权平均
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本文标题：NLP Language Model
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