バイグラムとトライグラムを理解する
トークン上でスライディングウィンドウを動かす
「バイグラムとトライグラムを理解する」はCoddyKit上の無料NLP Academyレッスンです。 これはレッスン2/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはNLP Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 NLP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
Naming the N-Grams
The n in n-gram is just a number. Pick n and you decide how many neighboring words each feature bundles together.
Meet the Bigram
A bigram is an n-gram of size two, every adjacent pair of words. It is the most common upgrade over plain single words. 👍
Bigrams in Action
From four words you get three overlapping pairs. Notice how each bigram shares one word with the next one.
words = "i love clean code".split()
bigrams = list(zip(words, words[1:]))
print(bigrams)Meet the Trigram
A trigram takes three words at a time. It captures even more context, like is not good as one unit.
words = "this is not good".split()
trigrams = list(zip(words, words[1:], words[2:]))
print(trigrams)How Many Do You Get?
For a sentence of N words, you get N minus n plus one n-grams. So 4 words give 3 bigrams and 2 trigrams.
The Window Slides
Each n-gram comes from a small window moving one word forward. Overlap is the point, since shared words stitch context together.
A Reusable Helper
You can build any n-gram with one tidy function using zip. Change the value of n and the same code handles bigrams or trigrams.
def ngrams(words, n):
return list(zip(*[words[i:] for i in range(n)]))Bigger N, More Context
Higher values of n hold longer phrases, so they capture context more precisely. That power comes with a cost you will meet soon.
Bigger N, Rarer Grams
The longer the run, the less often that exact sequence repeats. Large n-grams become rare, appearing in few documents.
Why Bigrams Are Popular
Bigrams hit a sweet spot: enough context to catch not bad, common enough to repeat across texts. That balance makes them a reliable default.
Mixing Sizes
You rarely use one size alone. Most pipelines combine unigrams and bigrams so the model sees both single words and their key pairs.
Quick Check
How many bigrams come from the sentence text is just data, which has four words?
Recap: Bigrams and Trigrams
A bigram joins two words, a trigram joins three. Bigger n holds more context but appears less often. Next you will let scikit-learn build them. ⚙️
よくある質問
「バイグラムとトライグラムを理解する」レッスンは無料ですか？
はい。「バイグラムとトライグラムを理解する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、NLP Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 NLP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「バイグラムとトライグラムを理解する」で何を学びますか？
トークン上でスライディングウィンドウを動かす ブラウザで直接実行するハンズオンコードでNLP Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
NLP Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのNLP Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/4です。
「バイグラムとトライグラムを理解する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このNLP Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのNLP Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- 単語 1 つでは意味が失われる理由
- バイグラムとトライグラムを理解する
- scikit-learn で N-Gram 特徴量を使う
- 適切な N-Gram の範囲を選ぶ