自然语言处理(NLP)之三：语言模型

1. 语言模型的定义
   语言模型是一种预测语句符合语法规范¹的概率的计算方法。对给定语句$S=W_1,W_2,\dots ,W_n$，其符合语法规范的概率为：
   $$P(S)=P(W_1,W_2,\dots ,W_n)\text{\hspace{1em}(1)}$$

在条件概率公式的链式传导下，$式(1)$中联合概率可拆解成多个条件概率的乘积，所以语句符合语法规范的概率可改写为：

$$P(S)=P(W_1,W_2,\dots ,W_n)=P(W_1)P(W_2|W_1)\cdots P(W_n|W_1,W_2,\dots ,W_{n-1})$$$$P(S)=P(W_1,W_2,\dots ,W_n)=\prod _{t=1}^{n}P(W_t|W_1,\cdots ,W_{t-1})\text{\hspace{1em}(2)}$$具体来说，语言模型可理解为$式(2)$中条件概率 $P(W_t|W_1,\cdots ,W_{t-1})$ 的计算方法。且按技术的发展阶段和模型功能不同，语言模型的发展脉络大致可归纳为：统计语言模型，神经网络语言模型、文本生成模型和预训练语言模型。

2. 语言模型的评估方法

2.1 直接评估法

在理想情况下，我们希望直接在特定任务中测试使用某语言模型后的任务效果，来评价语言模型的好坏。但该评价结果局限于某一具体任务，因此，独立于任务之外的间接模型评估方法被探索建立。

2.2 间接评估法

2.2.1 困惑度（perplexity）

困惑度（perplexity）方法由语言模型定义衍生而出，它的核心思想是：通过语言模型对符合语法规范的标准语句预测概率的高低，来评价语言模型的效果。其计算公式如下所示：
$$perplexity(S)=perplexity(W_1,W_2,\dots ,W_n)=2^{-\frac{1}{n}{\sum }_1^{n}log[{\hat{P}}_{LM}(W_t|W_1,\cdots ,W_{t-1})]}\text{\hspace{1em}(6)}$$

3 统计语言模型

单词在句子出现的概率及条件概率可直接从语料库中统计得到，但随着预测语句长度增长，许多单词在预测语句中出现的上文搭配，在训练语料中未曾出现过。这导致统计得到的单词条件概率为0，使语言模型预测失效。为此衍生出了多种基于统计学原理，简化复杂前置条件概率计算的语言模型，如：Unigram 和 Ngram。

3.1 Unigram

为简化具有复杂前置的条件概率计算，最理想的假设是认为单词在句中出现的概率相互独立，这称作Unigram模型。此条件下，单词在句中出现的条件概率等于该单词独立出现的概率，所以语句符合语法规范的概率可简化为：
$$P(S)=P(W_1,W_2,\dots ,W_n)=P(W_1)P(W_2)\cdots P(W_n)\text{\hspace{1em}(3)}$$

3.2 N-gram

Unigram模型简化假设过于理想，实际单词间往往存在语境关系、其出现概率不相互独立，所以衍生出基于马尔科夫假设简化条件概率的 $n$ 元语法模型（N-gram）。关于 N-gram model 的详细内容，请参见作者文章：语言模型：N元语法模型（N-gram）

3.3 统计语言模型的平滑方法

虽然N-gram等模型有效缓解了长语句预测中，单词在预测语句上文条件下的条件概率极度稀疏（在语句较长时，近乎一定等于0）的问题。但训练得到的语言模型条件概率仍十分稀疏、容易引起模型预测失效，为此可引入模型平滑方法，进一步改善条件概率稀疏问题。详细内容，请参见作者文章：语言模型：统计语言模型的平滑方法

4 神经网络语言模型

神经网络语言模型是解决统计语言模型（N-gram）条件概率稀疏的有效方法，它可以在保证最大 $n$ 值的同时，获得稠密的单词条件概率 $P(W_t|W_1,\cdots ,W_{t-1})$。

4.1 神经网络语言模型的结构

神经网络语言模型的结构一般可抽象为顺序排列的嵌入层、特征层和输出层三部分。其中，嵌入层负责将非数值类型的输入（文本）序列 $(x_1,\cdots ,x_T)$，转换成数值类型的编码向量 $(e_1,\cdots ,e_T)$；特征层负责从输入序列中提取特征，输出为一个可以表示历史信息的（隐藏）状态向量 $(h_1,\cdots ,h_T)$；输出层根据接收到的特征向量进行标签预测 $(o_1,\cdots ,o_T)$。

其特征层，可使用多种类型的神经网络来提取特征，常见的有简单平均、前馈神经网络（前馈神经网络（feedforward neural network）可以是全连接神经网络或卷积神经网络）和循环神经网络三种²。

简单平均能处理不定长输入序列，它简单地将序列上文全部单词的词向量的直接平均值或加权平均值³作为本时刻的（隐藏）状态向量。

前馈神经网络要求输入是一个固定长度的序列，它与 N-gram 模型类似，都假设句子此时刻所表达的历史（语义）信息（即：隐藏状态）只与前面的 n−1 个词（token）有关；前馈神经网络某时刻的状态向量 $h_t=f_{Dense/Conv}(e_{t-n+1},\cdots ,e_{t-1};\theta ),t=1,2,3,\cdots ,T$。

循环神经网络综合前两者优点，在能处理不定长输入序列的同时，也能有效提取输入序列中的特征信息。与只能接受前 − 1 个时刻信息的前馈神经网络不同，循环神经网络利用隐藏状态能记录序列此前所有时刻的信息。

图1 神经网络语言模型

4.2 使用全连接网络（Dense）作为特征提取器的语言模型

4.3 使用简单循环神经网络（RNN）作为特征提取器的语言模型

4.3.1 使用简单循环神经网络（RNN）作为特征提取器的语言模型

循环神经网络（recurrent neural network, RNN）是转为处理不定长输入序列数据而设计的神经网络，它由全连接神经网络改进而来，理论上可以处理无限长度的输入序列数据（但因存在长期依赖问题⁴，实际上并不能处理很长的输入序列）。

具体内容，请参见作者文章：时序模型：循环神经网络（RNN）

4.3.2 使用长短期记忆网络（LSTM）作为特征提取器的语言模型

长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）是最早被承认能有效缓解长期依赖问题的改进方案。它增设一个额外（状态信息）的记忆单元，并引入（信息）门控机制，来缓解沿时间维度上传播的梯度消失现象。具体内容，

请参见作者文章：时序模型：长短期记忆网络（LSTM）。

4.3.3 使用门控单元网络（GRU）作为特征提取器的语言模型

门控循环单元网络（Gated Recurrent Unit，GRU）是对LSTM模型计算效率上的改进，它未引入额外的记忆单元，且将逻辑门（从LSTM中的三个）简化为两个。实验结果表明：通常情况下，GRU模型能以更快的计算速度，达到与LSTM模型相似的效果⁵。

具体内容，请参见作者文章：时序模型：门控循环单元网络（GRU）

5. 文本生成模型

文本生成模型特征一类专门处理序列到序列转换（文本翻译、摘要或文本生成）任务的（神经网络）语言模型。这类模型统一采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，组合使用两组神经元数量相同的神经网络语言模型，将输入序列转换成长度不一定与其相等的输出序列。如下图所示：

图2 编码器-解码器（encoder-decoder）结构
其中， 编码器（Encoder） 起语言理解功能，负责将可变长度的输入语句序列 $(x_1,\cdots ,x_T)$ 转换成表示语句含义的等长（隐藏）状态序列 $(h_1,\cdots ,h_T)$； 上下文提取器起信息筛选功能，负责将可变长度的（隐藏）状态序列转换成 固定形状的上下文信息向量 $C$，并输出给解码器（Decoder）； 解码器（Decoder） 起语言生成功能，负责根据上下文信息向量逐词（逐token）循环产生输出语句。

5.1 文本生成策略

beam search

5.2 Seq2Seq

Seq2Seq 是编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的最初实现，它采用两组LSTM（或GRU）网络作为编码器和解码器完成输入序列转换，且将编码器（Encoder）输出的最后时刻的（隐藏）状态向量 $h_t$ 作为上下文向量传递给解码器（Decoder）作为初始状态向量 $h_{0^{{}^{\prime }}}$。所以Seq2Seq模型中，编码器与解码器的隐藏层的神经元数量相同。

具体内容，请参见作者文章：文本生成：Seq2Seq

5.3 加入Attention机制的Seq2Seq

注意力机制（Attention Mechanism）是一种信息筛选方法，可进一步缓解LSTM和GRU中的长期依赖问题。加入注意力机制，可有效增强Sqe2Seq模型的长文本处理能力。

具体内容，请参见作者文章：文本生成：加入注意力(Attention)机制的Seq2Seq

5.4 Transform

改用全连接网络作为编码器和解码器，是彻底解决（无法根除的）RNN网络长期依赖问题的方法之一。使用全连接神经网络作为编码器和解码器的Transform模型，可处理远长于Seq2Seq模型的输入与输出文本（文献阐述：Transform模型最长可有效处理512个token组成的文本序列⁶）。

具体内容，请参见作者文章：文本生成：Transform

6. 预训练(语言)模型

预训练模型是一种迁移学习策略，它分为两个训练阶段。首先，第一阶段针对特殊设计的预训练任务，采用易获取的大规模无标签语料训练出基础语言模型（是无监督学习，可以较低成本，充分利用大量易获取数据）；然后，第二阶段根据指定任务的少量已标记训练数据进行**微调（fine tuning）**训练（是有监督学习），得到适用于具体任务的语言模型，在实际任务中可取得很好的效果。预训练模型的效果由模型结构和预训练任务共同决定。

根据预训练任务和模型结构不同，预训练语言模型可分为自回归（Autoregressive）模型和自编码（Autoencoder）模型两类。自回归（Autoregressive）模型，是一类对输入文本序列单向可见的语言模型，它根据上文来预测下一个单词，或根据下文来预测上一个单词；可拼接使用两个方向（从左至右和从右至左）的自回归模型，来实现双向语言模型。自编码（Autoencoder）模型，通常又被称为降噪自编码（Denosing Autoencoder）模型，是一类对输入文本序列双向可见的语言模型。它在输入序列中随机掩盖一些单词（相当于加入噪声），然后在预训练过程中根据上下文来预测被掩码单词，可被认为是一个降噪（denosing）的过程。

常见语言模型中，ELMo、GPT系列和XLNet属于自回归模型，BERT、ERINE、RoBERTa等属于自编码模型。

6.1 Bert

6.2 GPT

6.3 XLNet

6.4 Bert的其他变体

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1. 语法规范即：语言惯用的单词搭配习惯 ↩︎

2. 详见邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》一书中的第15.3.1节 深度序列模型的结构 ↩︎

3. 加权平均的权重，可由注意力机制等方法给出。 ↩︎

4. 长期依赖问题：由于时间步维度上不可避免的梯度消失现象，较远时刻处的状态信息，对预测本时刻状态不再产生影响。即：预测本时刻状态时，模型记录的较远时刻的状态信息已经丢失。 ↩︎

5. Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1412.3555. ↩︎

6. Dai Z, Yang Z, Yang Y, et al. Transformer-xl: Attentive language models beyond a fixed-length context[J]. arXiv preprint arXiv:1901.02860, 2019. ↩︎