语音识别语言模型介绍

语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中，包括词典、语料、模型选择，对产品的性能有至关重要的影响。语言模型的建模需要利用复杂的模型公式进行模拟计算，是人工智能领域的关键技术之一。

1. 语言模型的背景

语言模型是针对某种语言建立的概率模型，目的是建立一个能够描述给定词序列在语言中的出现的概率的分布。给定下边两句话：

定义机器人时代的大脑引擎，让生活更便捷、更有趣、更安全。

代时人机器定义引擎的大脑，生活让更便捷，有趣更，安更全。

语言模型会告诉你，第一句话的概率更高，更像一句”人话”。

语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中，包括词典、语料、模型选择，对产品的性能有至关重要的影响。Ngram模型是最常用的建模技术，采用了马尔科夫假设，目前广泛地应用于工业界。

2. 语言模型的技术难点

语言模型的性能，很大程度上取决于语料的质量和体量。和特定任务匹配的大语料，永远是最重要的。但是实际应用中，这样的语料往往可遇不可求。

传统的ngram建模技术，对长距离的依赖处理的欠佳。如工业界常用的四元模型，即当前词的概率，只依赖三个历史词。因此，更远距离的历史词在建模中，没有对当前词概率产生影响。

此外，ngram模型建模的参数空间过于庞大。同样以四元模型为例，词典大小为V，参数空间就是。实际应用中V大小为几万到几百万，可想而知，参数空间有多大。在这样的参数规模下，多大的数据显得都有些稀疏。

近年来提出的神经网络语言模型技术，一定程度上解决了参数空间大，长距离依赖的问题。而且对于相似的词，概率估计上自带一定程度的平滑，从另一个角度解决了数据稀疏的问题。但是神经网络语言模型的缺点是训练时间长，实际应用中查询速度较慢，需要结合硬件做加速。

3. Ngram语言模型

如上所说，ngram语言模型是应用最常见的语言模型。它采用了n元依赖假设，即当前词的概率，只依赖于前n-1个词。即

不考虑平滑，模型概率估计使用最大似然概率：

这种估计理解起来比较简单，即当前历史词下出现当前词，占当前历史词下出现所有可能词的比重。然而这种估计方法，会遇到我们上述提到的参数空间过大的问题。语料中不可能覆盖个估计场景，肯定会有很多零点，如果使用最大似然，最后很多句子的概率都会是0，这会导致ngram基本不可用。

 

4. 平滑技术

平滑技术，可以说是ngram得以应用的重要原因，它很好地解决了参数空间大，数据稀疏的问题。工业应用中，最常用的是Katz平滑和KN平滑技术。

平滑理解起来很简单，就是把概率高的文法进行折扣，折扣出来的概率分给低概率的文法，即“劫富济贫”。以下图为例，即将w1到w4的概率，分给w5到w10。

加一平滑是最简单的平滑算法，可以帮助我们理解平滑的本质。所有的文法的频次都加1，这样就不存在概率为0的文法了。反之，高频词文法的概率得到了一定程度的降低。

5. 语言模型的评价指标

交叉熵和困惑度是用来评估语言模型最重要的两个指标。

交叉熵(cross entropy)的定义来自预测概率与压缩算法的关系，给定语言模型下可以得到一个压缩算法，对一个概率为p（s）的句子，用-p（s）bits保存该句子。交叉熵可以理解为，在给定语言模型下的压缩算法，对句子中每个词需要的平均bits数。

交叉熵一般用下面的公式计算，m为概率p的模型:

这个值即为困惑度(ppl)。从直觉上，我们可以把困惑度理解为在随机实验中选择随机变量的加权平均数。越小的困惑度对应一个越好的语言模型，语言模型的预测能力越强。

此外，实际产品中的性能，如语音识别中的字错误率，输入法中的句准确率等，也是衡量模型好坏的标准。

6. 语言模型技术的最新进展

语言模型的最新进展，主要集中在神经网络的应用上。Bengio最早提出nnlm，将几个历史词拼在一起作为输入，将当前词放在输出层作为目标。为了解决词典的高维数问题，nnlm利用了映射层，对输入进行降维。Nnlm属于连续型模型，自带平滑，对相同的词历史有一定的聚类功能，一定程度上增加了模型的鲁棒性。如果和ngram模型进行融合，实验中会获得进一步的提升。

因Rnn在序列建模上有很大的优势，Mikolov在nnlm上的基础上，提出了rnnlm。Rnnlm将词历史抽象成一个state，降低了输入维数。此外，为了解决输出维数，将输出层的词进行聚类，通过因式分解，降低了计算复杂度。

Mikolov的rnnlm之后，lstm、cnn在语言模型上也有研究陆续在跟进。此外，在输入层，引入语义特征，也会带来性能的提升。语言模型作为语音识别、OCR、输入法等产品中的重要模型，未来如何融合语义和产品、提升用户体验，我们充满期待。

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