【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础

【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础

目录

1. 引言：朴素贝叶斯的局限性

2. N-gram语言模型是啥？

2.1从假设性独立到联合概率链规则

2.2 从联合概率链规则到n-gram语言模型

2.3 怎样选择依赖词的个数"n"？

3. N-gram实际应用举例

3.1 词性标注

3.2 垃圾邮件识别

3.3 中文分词

3.4机器翻译与语音识别

4. 平滑技术

4.1 拉普拉斯平滑

4.2 古德图灵(Good Turing)平滑

4.3 组合估计平滑

5. 从N-gram谈回贝叶斯方法

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1. 引言：朴素贝叶斯的局限性

我们知道朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独立假设，它将文本看成是词袋子模型，不考虑词语之间的顺序信息，就会把“武松打死了老虎”与“老虎打死了武松”认作是一个意思。那么有没有一种方法提高其对词语顺序的识别能力呢？有，就是这里要提到的N-gram语言模型。

2. N-gram语言模型是啥？

2.1从假设性独立到联合概率链规则

2.2 从联合概率链规则到n-gram语言模型

上面的联合概率链规则公式考虑到词和词之间的依赖关系，但是比较复杂，在实际生活中几乎没办法使用，于是我们就想了很多办法去近似这个公式，比如我们要讲到的语言模型n-gram就是它的一个简化。

如果我们考虑一个词语对上一个词语的依赖关系，公式就简化了如下形式，我们把它叫做二元语法（bigram，2-gram）:

如果把依赖词长度再拉长一点，考虑一个词对前两个词的依赖关系，就叫做三元语法（trigram，3-gram），公式如下:

如果我们再考虑长一点，考虑n个词语之间的关系，恩恩，这就是n-gram的由来。歪果仁果然取名字简单粗暴又好记…

其实以上几个简化后的公式，就是著名的马尔科夫假设（Markov Assumption）：下一个词的出现仅依赖于它前面的一个或几个词。这相对于联合概率链规则，其实是一个有点粗糙的简化，不过很好地体现了就近思路，离得较远和关系比较弱的词语就被简化和省略了。实际应用中，这些简化后的n-gram语法比独立性假设还是强很多的。

2.3 怎样选择依赖词的个数"n"？

3. N-gram实际应用举例

说了这么N-gram语言模型的背景知识，咱们再来看看N-gram语言模型在自然语言处理中有哪些常见应用。 PS：此部分以原理介绍为多，具体的技术实现细节请参考文中链接或者google。

3.1 词性标注

词性标注是一个典型的多分类问题。常见的词性包括名词、动词、形容词、副词等。而一个词可能属于多种词性。如“爱”，可能是动词，可能是形容词，也可能是名词。但是一般来说，“爱”作为动词还是比较常见的。所以统一给“爱”分配为动词准确率也还足够高。这种最简单粗暴的思想非常好实现，如果准确率要求不高则也比较常用。它只需要基于词性标注语料库做一个统计就够了，连贝叶斯方法、最大似然法都不要用。词性标注语料库一般是由专业人员搜集好了的，长下面这个样子。其中斜线后面的字母表示一种词性，词性越多说明语料库分得越细：

需要比较以下各概率的大小，选择概率最大的词性即可：

但这种方法没有考虑上下文的信息。而一般来说，形容词后面接名词居多，而不接动词，副词后面才接动词，而不接名词。 考虑到词性会受前面一两个词的词性的影响，可以引入2-gram模型提升匹配的精确度。 我们匹配以下这句话（已被空格分好词）中“爱”的词性：

"闷骚的 李雷 很 爱 韩梅梅"

将公式进行以下改造，比较各概率的大小，选择概率最大的词性：

计算这个概率需要对语料库进行统计。但前提是你得先判断好“很”的词性，因为采用2-gram模型，进而就需要提前判断“李雷”的词性，需要判断“闷骚的”词性。但是“闷骚的”作为第一个词语，已经找不比它更靠前的词语了。这时就可以考虑用之前最简单粗暴的方法判断“闷骚的”的词性，统一判断为形容词即可。

PS:词性标注是自然语言处理中的一项基础性工作，有其细节实现远比我们介绍地更加丰富。感兴趣的同学可以看看这篇文章https://superangevil.wordpress.com/2009/10/20/nltk5/

3.2 垃圾邮件识别

 

3.3 中文分词

 

3.4机器翻译与语音识别

 

4. 平滑技术

现在我们可以比较专门探讨平滑技术了。为了解决零概率问题呢，我们需要给 “未出现的n-gram条件概率分布一个非零估计值，相应得需要降低已出现n-gram条件概率分布，且经数据平滑后一定保证概率和为1”。这就是平滑技术的基本思想。

4.1 拉普拉斯平滑

 

4.2 古德图灵(Good Turing)平滑

http://faculty.cs.byu.edu/~ringger/CS479/papers/Gale-SimpleGoodTuring.pdf 

4.3 组合估计平滑

不管是拉普拉斯平滑，还是古德图灵平滑技术，对于未出现的n元组都一视同仁，而这难免存在不合理。 因为哪怕是未发生的事件，相互之间真实的概率也会存在差别。

另一方面，一个n元组可能未出现，但是其(n-1)元组或者(n-2)元组是出现过的，这些信息如果不利用就直接浪费掉了。在没有足够的数据对高元n-gram模型进行概率估计时，低元n-gram模型通常可以提供有用的信息。 因此可以利用利用低元n-gram模型的信息对高元n-gram模型进行估计：

• 如果低元n-gram模型的概率本来就很低，那么就给高元n-gram模型一个较低的估计值；
• 如果低元n-gram模型有一个中等的概率，那么就给高元n-gram模型一个较高的估计值。

常用的组合估计算法有线性差值法和Katz回退法。具体公式比较复杂，这里就不列了。感兴趣的同学可参考 Christopher D. Manning 的《统计自然语言处理基础》

 

5. 从N-gram谈回贝叶斯方法