统计语言模型：自编码、自回归、Word2Vec(CBOW、Skip-Gram)_自编码模型和自回归模型

统计语言模型：把语言（词的序列）看做一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。

1.自编码（Auto Encoding，AE）

自编码语言模型：使用自编码神经网络进行训练的模型，即该模型的任务是使输出的句子尽量靠近输入的句子。

​ 在BERT模型中，自编码语言模型的用法是：在输入句子随机找一个或几个子词，用掩码标识将该子词替换掉，再将句子输入模型，让模型输出原始输入句子。除BERT外，训练词向量的Word2Vec模型也属于自编码语言模型。

优点：能够很好地编码上下文语义信息（考虑句子的双向信息）。

缺点：在BERT模型的自编码神经网络中，使用带有[MASK]标识的数据进行预训练，在预训练完成之后，还要使用不带[MASK]标识的数据进行微调。这会导致预训练数据与微调阶段数据不一致的问题。这种问题又叫“BERT的独立性假设”，即如果被[MASK]替换的子词只与句子中的上下文语义相关，与其他被[MASK]替换的子词语义无关，则BERT模型的预训练方式是合理的。但实际上，被[MASK]替换的子词之间也会有语义相关。很显然BERT模型的预训练方式没有学习到被[MASK]替换的子词间的语义关系，这会导致模型在微调阶段无法表现出太好的效果。此外，对于生成式问题，自编码模型表现不好。

2.自回归（Auto Regressive，AR）

自回归语言模型：依据前/后出现的子词来预测当前时刻的子词，代表有ELMo模型、GPT模型等。另外，带有RNN特性的一系列模型都可以被归类为自回归语言模型。

优点：善于输出完整的句子或文章，天然适合生成式任务的处理。

缺点：只能利用单向语义，不能同时利用上下文信息。

3.Word2Vec

​ 将单词映射/嵌入（Embedding）到一个新的空间，形成词向量，以此来表示词的语义信息，在这个新的空间中，语义相同的单词距离很近。

​ 一篇文章有3000个单词，就会有3000个1x3000的one-hot向量，每个one-hot向量表示一个单词。我们需要将其降维到300，就将隐藏层的神经元个数设定为300个，最后在链接3000个output，代表全文3000个单词，通过softmax输出该输入的单词是这3000个单词每一个的概率值，加总为1。通过输入和输出向量间的误差值来优化网络参数。经过不断的优化，损失值最小化后，输入层和隐藏层之间3000x300的权重矩阵，对应输入层中3000单词的向量，每个单词被表示为一个1x300的向量。

3.1 CBOW（Continous Bags Of Words，CBOW）

​ CBOW根据某个词前面的n个词、或者前后各n个连续的词，来计算某个词出现的概率，即给定上下文，来预测input word。相比Skip-Gram，CBOW更快一些。

​ 举例：“小明”，“喜欢”，“吃”，“草莓”。

小明：[1,0,0,0]

喜欢：[0,1,0,0]

吃：[0,0,1,0]

草莓：[0,0,0,1]

预测“吃”，则input为[1,1,0,1]，上下文的加总。

​

3.2 Skip-Gram

​ 以某个词为中心，分别计算该中心词前后可能出现其他词的各个概率，即给定input word来预测上下文。

​ 举例：“小明”，“喜欢”，“吃”，“草莓”。

小明：[1,0,0,0]

喜欢：[0,1,0,0]

吃：[0,0,1,0]

草莓：[0,0,0,1]

input为[0,0,1,0]，输出为：[1,0,0,0]，[0,1,0,0]，[0,0,0,1]

学习简单实现：（代码出处在注释中）
​

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/1/2 14:31
# @Author : hp
'''
代码出处：https://wmathor.com/index.php/archives/1443/
        https://github.com/graykode/nlp-tutorial
'''
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as Data

dtype = torch.FloatTensor
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

sentences = ["jack like dog", "jack like cat", &
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