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                                                       几种常见的平滑算法

在计算语言模型的过程中，对于句子中的每一个字符或者词都需要一个非零的概率值，因为一旦存在一个概率为 0 的结果，那么整个计算公式的结果都为 0，这种问题我们叫做数据匮乏（稀疏），所以必须分配给所有可能出现的字符串一个非 0 的概率值来避免这种错误的发生。

 举个例子，当我们需要计算一个  sentence 我 喜欢 看电影 的概率时：

     P(我, 喜欢, 看电影) = P(我) * P(喜欢 | 我) * P(看电影 | 喜欢)

    如果在语料库中 喜欢 的后面并没有出现过 看电影，也就意味着 P(看电影 | 喜欢) = 0，直接导致了 我 喜欢 看电影 的概率 为0。

平滑技术就是用来解决这类 0 概率的问题，为了产生更加准确的概率来调整最大似然估计的一种技术，平滑的处理思想是 “劫富济贫” ，即提高低概率，降低高概率。

数据预处理