NLP.TM[36] | NLP之源:n-gram语言模型
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发布时间：2024-10-23 16:57
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时间：2024-11-09 01:35
经典的语言模型技术，n-gram模型在NLP中扮演着基石的角色，是现代深度学习模型如BERT和GPT基础理论的根源。
本文将深入探讨n元语法，它是通过条件概率来衡量句子出现的概率。n-gram模型简化了对大量词汇组合概率的估计，从一元语法（单个词的概率）到二元语法（词与前一个词的组合概率），并引入马尔科夫假设，这在随机过程中有重要意义。
然而，实际应用中，语料不足和数据分布的“尖峰厚尾”特性要求模型对罕见词汇进行平滑处理，以避免概率为零的情况。例如，加性平滑方法如拉普拉斯平滑，是常用的一种解决方法。
在实现层面，成熟的kenlm库提供了C++支持，虽然Python接口仅限于模型的使用，不包含训练。对于中文语料，需要特别注意编译和预处理步骤，尤其是针对平滑方法的选择。
尽管n-gram模型在深度学习模型的浪潮中逐渐让位，但它对词汇理解的基础贡献不可忽视。在特定任务中，n-gram模型仍具有实用价值，因此值得深入学习。这里推荐进一步研究的参考资料，包括语言模型原理和kenlm的具体使用教程。
