一文彻底搞懂自然语言处理 - 贝叶斯统计（Bayesian Statistics）

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在NLP领域， 联合概率和 条件概率 是基础且重要的概念， 它们与贝叶斯统计方法紧密相关。 联合概率 指 多个事件共同发生的概率， 条件概率 则描 述 某事件在特定条件下的发生概率。 贝叶斯定理通过 结合先验概率和条件概率 ，更新文本中 事件发生的概率估计 ，这在垃圾邮件过滤、命名实体识别和情感分析等NLP任务中至关重要。 贝叶斯统计则基于贝叶斯定理来 推断未知参数或事件发生的概率 ，从而提升了NLP模型在 处理文本数据时的准确性和效率 。 Bayesian Statistics 一、联合概率和 条件概率 什么是联合概率 （ Joint Probability） ？ 联合概率则是指多个事件共同发生的概率。 在NLP中，联合概率 可以用于 描述文本中多个单词、短语或句子同时出现的概率 。例如，在文本分类任务中，联合概率可以用于 计算某个类别文本中特定单词组合的出现概 ………………………………