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语言模型

学习
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2023-02-02

语言模型

语言模型（Language Model）是自然语言处理（NLP）领域的一种机器学习模型，它用于预测自然语言中下一个词或者字符的可能性。语言模型可以基于统计方法或者深度学习方法构建，其核心目的是理解和模拟人类语言的统计特性和语法规则。

语言模型的两个分支：

  1. 统计语言模型：这类模型基于概率分布和统计规律来预测语言序列。例如，N-gram模型就是通过计算词序列在语料库中出现的概率来预测下一个词。

  2. 神经网络语言模型：这类模型使用神经网络，特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或者Transformer架构来捕捉语言的序列特性。这些模型能够处理更长的上下文信息，并且通常比统计模型有更好的性能。

  1. 语言模型通俗点讲就是计算一个句子的概率。 这句话说明语言模型的核心功能是评估一个由词组成的序列（即句子）在自然语言中出现的可能性。

知识点：

  1. 对于语言序列 w1, w2, ⋯, wn，语言模型就是计算该序列的概率，即 P(w1, w2, ⋯, wn)。 这句话用数学术语定义了语言模型的任务，即计算一个特定词序列的概率。

  2. 下面通过两个实例具体了解上述所描述的意思： 这句话是引出接下来的两个例子，用以具体说明语言模型是如何工作的。

  3. 假设给定两句话 “判断这个词的磁性” 和 “判断这个词的词性”，语言模型会认为后者更自然。转化成数学语言也就是：P(判断，这个，词，的，词性) > P(判断，这个，词，的，磁性) 这个例子说明语言模型能够区分哪个句子在自然语言中更可能发生。在数学上，这表示第二个句子的概率高于第一个句子。

  4. 假设给定一句话做填空 “判断这个词的____”，则问题就变成了给定前面的词，找出后面的一个词是什么，转化成数学语言就是：P(词性|判断，这个，词，的) > P(磁性|判断，这个，词，的) 这个例子说明语言模型可以用来预测句子中的下一个词。在数学上，这表示在给定上下文的情况下，"词性"比"磁性"作为下一个词的概率更高。

  5. 通过上述两个实例，可以给出语言模型更加具体的描述：给定一句由 n 个词组成的句子 W=w1, w2, ⋯, wn，计算这个句子的概率 P(w1, w2, ⋯, wn)，或者计算根据上文计算下一个词的概率 P(wn|w1, w2, ⋯, wn−1)。 这句话总结了语言模型的两个主要任务：一是计算整个句子的概率，二是基于前面的词预测下一个词的概率。


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