NLP语言模型之N元语法(N-gram)简介

作者&投稿:之婷 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ N元语法模型(N-gram)是一种基于概率的语言模型,它通过分析前面N-1个单词来预测下一个单词。在语音识别领域,语言模型常用于统计单词序列的概率。这种模型的核心是给单词序列赋予概率,无论是计算整个句子的概率,还是预测单词的概率,都依赖于概率计算。

以简单二元语法为例,预测“white”后可能的单词时,我们不仅考虑单词的绝对频率,还会考虑它在特定上下文中的条件概率。例如,尽管“rabbit”的绝对频率很低,但在“white rabbit”这样的上下文中,它可能更合理。计算完整句子概率时,可以使用链式规则分解,但对于长序列,计算复杂,故常使用马尔科夫假设简化问题,即预测单词仅依赖于前一个单词的概率,形成二元语法模型,进而扩展到三元语法和N元语法。

N元语法模型有两个关键特性:一,增加N的值通常会提升模型精度;二,模型性能高度依赖于训练数据,即语料库的质量。然而,由于语料库的有限性,标准模型可能会出现零概率或稀疏性问题,这时就需要通过平滑技术如加1平滑、Witten-Bell打折法或Good-Turing打折法,为零概率或低概率的N元语法分配非零值。

除了平滑,解决零频度问题还有回退方法,如在缺乏三元语法概率时,可以退化到二元或一元概率。例如,三元语法的回退规则可以表示为递归式。此外,删除插值法通过线性组合不同N元语法,如在计算三元语法概率时,结合一元、二元和三元语法,赋予每个模型不同的权重,确保总和为1。


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