统计语言模型--整理中_n-pos 语言模型

作者：不正经 | 2024-05-26 23:55:51

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n-pos 语言模型

语言模型（Language Model）是描述自然语言内在规律的数学模型。构造语言模型是计算语言学的核心。在实践中，语言模型广泛地用于语言识别、手写体文字识别、机器翻译、键盘输入、信息检索等研究领域。
　　语言模型可分为传统的文法型语言模型和基于统计的语言模型。文法型语言模型是人工编制的语言学文法，文法规则来源于语言学家掌握的语言学知识和领域知识，但这种语言模型不能处理大规模真实文本。为满足这一需求，基于统计的语言模型应运而生。这种语言模型通常是概率模型，计算机借助于统计语言模型的概率参数，可以估计出自然语言中每个句子出现的可能性，而不是简单的判断该句子是否符合文法。常用统计语言模型，包括了N元文法模型（N-gram Model）、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）、最大熵模型（Maximum Entropy Model）。

1、统计语言模型基本原理
　　一个基于统计的计算语言模型以概率分布的形式描述了任意语句（字符串）s属于某种语言集合的可能性。例如：p(他/认真/学习)=0.02，p(他/认真/读书)=0.03，p(他/认真/坏)=0，等等。这里并不要求语句s在语法上是完备的，该模型需对任意的语句s都给出一个概率值。
　　假定词是一个句子的最小的结构单位，并假设一个语句s由词w1，w2，...，wn组成，那么，不失一般性，p(s)可由公式1计算：

　　例如，对于二元模型而言，p(wi|w1w2...wi-1)=p(wi|wi-1)，(1<=i<=n)，那么上面的公式1就简化成公式2：

　　为保证公式1和公式2的完备性，必须引进一个起始词w0，并且假定p(w1|w0)=p(w1)。公式1和公式2满足：

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