如何在Mallet中实现1-2元N-gram分词？现有运行命令是否符合要求？

你给出的命令已经符合1到2的N-gram粒度处理需求，核心逻辑说明如下：

• 数据导入阶段使用的--keep-sequence-bigrams参数，会默认保留所有一元词（unigram），同时将满足共现条件的相邻两个词组合为二元词组（bigram）存入特征集，最终得到的就是你需要的1~2元N-gram集合
• 后续主题训练命令不需要额外调整N-gram相关配置，直接读取导入阶段生成的特征集即可正常训练

你当前使用的命令参考：

bin\mallet import-dir --input sample-data\web\en --output sample.txt --keep-sequence-bigrams --remove-stopwords
bin\mallet train-topics  --input sample.txt  --num-topics 20 --optimize-interval 10 --output-doc-topics sample_composition.txt --output-topic-keys sample_keys.txt

可选优化参数（按需添加） #

如果需要进一步调整N-gram的生成效果，可以在import-dir命令中补充以下参数：

• --bigram-threshold <数值>：调整二元词组的共现频率阈值，仅相邻两个词共同出现的次数超过该阈值时才会被识别为二元词组，默认值为3
• --min-doc-frequency <数值>：过滤出现文档数低于阈值的N-gram，减少低频无意义特征对训练结果的干扰
• --custom-stoplist <文件路径>：替换默认停用词表，适配特定领域的语料处理需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Louise