自然语言模型
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发布时间：2024-10-24 18:42
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时间：2024-10-29 00:14
自然语言模型用于判断一句话是否为正常语句，对于受过一定教育的人来说通常不难识别。
例如，"我每天8点钟准时去上班"为正常语句。
而"我吃饭不知道如何上班"则让人困惑。
自然语言模型在机器翻译、拼写纠正、语音识别、自动文摘和实时问答等多领域发挥关键作用。
传统自然语言处理系统依赖人工规则，耗时耗力，效果有限。图像识别领域也有类似问题。
因此，NLP领域出现了多种语言模型。统计语言模型基于概率统计理论预测最佳结果，常见类型包括N-Gram模型、基于隐马尔科夫（HMM）的模型、最大熵模型、决策树模型等。
开源语言模型工具如SRILM、IRSTLM、MITLM、BerkeleyLM等，为开发者提供参考。
基于N-Gram模型计算句子概率时，考虑条件概率的乘积。例如，"我给你举个例子"比"我给你举个栗子"出现概率更高。
N-Gram模型中，n值通常为1（Unigram）、2（Bigram）或3（Trigram），Bigram和Trigram应用最广泛。
训练语料库，如Google Web1T5-gram、Google Book N-Grams、Chinese Web 5-gram等，用于生成词频表。
数据平滑处理避免概率计算为零的情况，常用算法包括Laplacian、Add-k、Jelinek-Mercer插值、Katz回退、绝对折扣、Kneser-Ney等。
神经网络语言模型（NNLM）利用前馈反馈神经网络拟合文本序列条件概率函数，通过输入层、隐藏层和输出层实现。
CBOW（连续词袋模型）改进了NNLM，通过Huffman树降低Softmax层的计算量，显著减少训练时间，简化了网络结构。
CBOW模型包括输入层、投影层和输出层，采用累加操作替代拼接，结合Huffman树计算概率。
总结，自然语言模型通过统计和神经网络方法预测和理解语言，为现代NLP技术提供了基础。
