N-gram 语言模型

发布网友 发布时间：2024-10-23 06:16

我来回答

共1个回答

热心网友 时间：2024-10-23 16:58

本文探讨语言模型在预测词语和分配句子概率方面的重要性。直觉上，我们倾向于预测出现概率较高的词语，如在句子“希望你们大多数人都能得出结论，一个很有可能的词是in，或者可能是over，但可能不是冰箱或the”中，紧跟在“能得出结论”之后的词语可能是“in”或“over”。为将这种直觉形式化，我们引入了概率模型，为每个潜在的下一个单词分配概率，这同样适用于整个句子。这些模型在语音识别、手写识别、拼写纠正以及机器翻译任务中不可或缺。

预测即将出现的单词或整个句子的概率，是理解语言结构的关键。例如，在文本中找到拼写错误或检测语法异常，需要准确评估单词序列的出现概率。语言模型通过为单词序列分配概率，为识别和纠正这些错误提供了依据。

引入n-gram模型，通过计算给定前n-1个单词的概率，来估计接下来的单词或整个序列的概率。n-gram可以是2-gram(双元组)、3-gram(三元组)等，分别涉及两个、三个或更多单词。这种模型的直观意义在于，它不需要考虑整个历史，仅依赖于最近n个单词来估计概率。

通过计算历史h后跟随的单词w的概率，我们使用相对频率计数估计概率。然而，这种方法在大规模数据集上可能不足，因为语言的创造性意味着某些句子组合可能从未出现过。为解决这一问题，我们引入了n-gram模型，它通过将概率链式法则应用于单词序列，实现对整个句子概率的估计。

n-gram模型通过简化计算给定前n-1个单词的下一个单词概率，从而减少计算复杂性。例如，bigram模型仅考虑前一个单词，而trigram模型则考虑前两个单词。这种近似依赖于马尔可夫假设，即下一个单词的概率仅取决于前一个或前几个单词。

为了估计这些n-gram概率，我们采用最大似然估计（MLE），通过计算观察到的n-gram组合的频率并进行归一化，来获得参数估计值。这涉及到计算给定前缀的n-gram组合的频率，并将频率归一化到0和1之间。

在实际应用中，我们使用小型语料库（如三个句子）进行计算，以直观展示MLE估计的原理。对于更大的n-gram模型，如trigram或更高阶模型，我们通过引入额外的上下文假设来处理句子的开始和结束。为了优化计算和存储，我们使用对数概率表示，通过在日志空间中进行加法操作来组合概率。

语言模型的评估通过测试集进行，测试集数据与训练集分离，以确保模型的泛化能力。perplexity是评估模型质量的常用指标，它衡量了模型在测试集中的表现，较低的perplexity值表示模型更准确地预测了测试集。

对于未知单词问题，我们通过平滑技术（如add-1、add-k、stupid back-off或Kneser-Ney平滑）来处理未在训练集中出现的单词，以避免分配零概率。这些方法通过从常见事件中转移概率质量，为未知事件提供估计。

本文探讨了n-gram模型的基本原理、概率估计、评估和未知单词处理，展示了它们在语言处理任务中的应用与重要性。