自然语言处理（二）： N-gram Language Models

目录

1. Probabilities: Joint to Conditional 概率：从联合到条件

1.1 The Markov Assumption 马尔可夫假设

1.2 Maximum Likelihood Estimation 最大似然估计

1.3 Book-ending Sequences 书籍结尾序列

1.4 Trigram example

1.5 Several Problems 

2. Smoothing

2.1 Laplacian (Add-one) Smoothing

2.2 Add-k Smoothing

2.3 Lidstone Smoothing

2.4 Absolute Discounting 

2.5 Backoff

2.6 Kneser-Ney Smoothing 

2.7 Interpolation

2.8 Interpolated Kneser-Ney Smoothing 

3. Generating Language 

3.1 Generation

3.2 Generation (Bigram LM)

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3.3 How to Select Next Word?

4. A Final Word

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如今，预训练的语言模型是现代NLP系统的骨干

1. Probabilities: Joint to Conditional 概率：从联合到条件

我们的目标是得到一个任意的m个词的序列的概率

第一步是应用链式规则，将联合概率转换为条件概率 

1.1 The Markov Assumption 马尔可夫假设

还是很棘手，所以做一个简单的假设：

1.2 Maximum Likelihood Estimation 最大似然估计

我们如何计算概率？根据语料库中的计数进行估计：

1.3 Book-ending Sequences 书籍结尾序列

用于表示序列的开始和结束的特殊标记

• = sentence start
• = sentence end

1.4 Trigram example

1.5 Several Problems 

• 语言具有长距离效应ー 需要大的 n
  • 上周的讲座是关于预处理的。
• 由此产生的可能性通常非常小
  • 使用对数概率来避免数值底流
• 那看不见的文字呢？
  • 表示它们的特殊符号（例如 < UNK >）
• Unseen n-grams?
  • 
  • 需要平滑 LM！

2. Smoothing

• 基本思路：给出一些你以前从未见过的可能性
• 必须是 P (everything) = 1
• Many different kinds of smoothing
  • Laplacian (add-one) smoothing
  • Add-k smoothing
  • Absolute discounting
  • Kneser-Ney
  • And others…

2.1 Laplacian (Add-one) Smoothing

简单的想法：假装我们已经看到了每个 n-gram 比我们多一次。

2.2 Add-k Smoothing

• 加一往往是太多了
• 相反，添加一个分数 K
• 又称利德斯通平滑法
• 需要选择一个合适的 K

2.3 Lidstone Smoothing

2.4 Absolute Discounting 

• 从观察到的 n 克计数中借用一个固定的概率质量
• 将其重新分布为不可见的 n-gram

2.5 Backoff

• 对于所有看不见的 n 克，绝对贴现重新分配概率质量
• Katz Backoff: 基于低阶模型（例如 unigram）重新分配质量

2.6 Kneser-Ney Smoothing 

• 根据低阶 n-gram 的通用性重新分配概率质量
• AKA "continuation probability"
• What is versatility?
  • 高通用性 -> 与许多独特的单词同时出现 e.g. glasses - men’s glasses, black glasses, buy glasses, etc
  • 通用性低 -> 与几个独特的单词同时出现，e.g. francisco - san francisco

• Intuitively the numerator of Pcont counts the number of unique wi-1 that co-occurs with wi
• High continuation counts for glasses
• Low continuation counts for Franciso

2.7 Interpolation

• 一种更好的方法来组合不同顺序的 n-gram 模型
• 越来越短的上下文中概率的加权和
• Interpolated trigram model 内插三元模型：

2.8 Interpolated Kneser-Ney Smoothing 

插值代替后退

3. Generating Language 

3.1 Generation

• 给定一个初始单词，根据语言模型产生的概率分布绘制下一个单词
• 为 n-gram 模型包含 (n-1) 标记，以提供上下文来生成第一个单词
  • 永远不要生成  
  • 生成 终止序列

3.2 Generation (Bigram LM)

3.3 How to Select Next Word?

• Argmax：每回合获得概率最高的单词
  • 贪婪搜索
• 光束搜索解码 :
  • 每轮跟踪前 N 个概率最高的单词
  • 选择能产生最佳句子概率的单词顺序
• 从分布中随机抽取样本

4. A Final Word

• N-gram 语言模型是一个简单而有效的方法来捕捉语言的可预测性
• 可以在无监督的情况下进行培训，可扩展到大型语料库
• 需要平滑才能有效
• 现代语言模型使用神经网络