NGram (NGram)

Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.nlp.NGram
Python 类名：NGram

功能介绍

根据文本生成对应的 NGram 结果。

算法原理

N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法，它将文本里面的内容进行大小为 N 的滑动窗口操作，形成了长度是 N 的片段序列。

使用方式

该组件对于文本内容列（SelectedCol）中的每一行文本进行 N-Gram 处理，产生一行输出。 N 的值通过参数 n 设置。
输入每行文本中各个词语间需要以空格进行分割，可以使用分词（SegmentBatchOp）组件的输出结果列 输出一行中包含多个 N-Gram 结果，各个结果间用空格分隔；单个结果中各个词语间用下划线连接。

参数说明

代码示例

Python 代码

df = pd.DataFrame([
    [0, 'That is an English Book!'],
    [1, 'Do you like math?'],
    [2, 'Have a good day!']
])
inOp1 = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='id long, text string')
op = NGram().setSelectedCol("text")
op.transform(inOp1).print()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.pipeline.nlp.NGram;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class NGramTest {
    @Test
    public void testNGram() throws Exception {
        List <Row> df = Arrays.asList(
            Row.of(0, "That is an English Book!"),
            Row.of(1, "Do you like math?"),
            Row.of(2, "Have a good day!")
        );
        BatchOperator <?> inOp1 = new MemSourceBatchOp(df, "id int, text string");
        NGram op = new NGram().setSelectedCol("text");
        op.transform(inOp1).print();
    }
}

运行结果

| id | text | | —- | —- |

| 0 | That_is is_an an_English English_Book! |

| 1 | Do_you you_like like_math? |

| 2 | Have_a a_good good_day! |