预训练语言模型（一）：定义及语言模型_孪生网络预训练语言模型的模型假设

关于语言模型

语言模型的本质是计算一个句子序列的概率。
即对于语言序列 ${\omega }_1,{\omega }_2,\dots ,{\omega }_n$ ，语言模型就是计算 $P({\omega }_1,{\omega }_2,\dots ,{\omega }_n)$ 。
由此引入乘法公式：
$$P(ABCD)=P(A)P(B│A)P(C│AB)P(D│ABC)\text{\hspace{1em}(1)}$$
$$P({\omega }_1,{\omega }_2,\dots ,{\omega }_n)=\prod _{i}P({\omega }_i│{\omega }_1,{\omega }_2,\dots ,{\omega }_{i-1})\text{\hspace{1em}(2)}$$

统计语言模型

统计语言模型又叫做N-Gram模型，这里N是指词典 $V$ 中的词数。
定义 $V$ 为一个具有 $|V|$ 个单词的词典，即所有词的词集合； ${\omega }_{next}\in V$ 。
对于公式：
$$P({\omega }_{next}│判断,这个,词,的)=\frac{count({\omega }_{next},判断,这个,词,的)}{count(判断,这个,词,的)}\text{\hspace{1em}(3)}$$
使用马尔科夫链思想：
$$P({\omega }_{next}│判断,这个,词,的)\approx P({\omega }_{next}│词,的)\text{\hspace{1em}(4)}$$
假设 ${\omega }_{next}$ 只和它之前的 $k$ 个词有相关性，$k=1$ 时称作一个单元语言模型，$k=2$ 时称为二元语言模型。由此可以推出二元语言模型的公式为：
$$P({\omega }_i│{\omega }_{i-1})=\frac{count({\omega }_i,{\omega }_{i-1})}{count({\omega }_{i-1})}\text{\hspace{1em}(5)}$$
有时会出现数据稀疏的情况，这时我们为了避免0值的出现，使用平滑策略（分子分母都加入一个非0正数）【注：这里还有其它的平滑策略，可以查到】，此时将公式(5)改为：
$$P({\omega }_i│{\omega }_{i-1})=\frac{count({\omega }_i,{\omega }_{i-1})+1}{count({\omega }_{i-1})+|V|}\text{\hspace{1em}(6)}$$

神经网络语言模型

引入神经网络架构估计单词分布，能够通过词向量衡量单词之间的相似度，对于没有出现过的单词，也可以通过整个句子序列进行词向量的估计，可以有效解决数据稀疏问题。

上图NNLM神经网络共有三层：

1. 输入层：将前面 $n-1$ 个单词进行one-hot编码，之后乘以一个随机初始化的矩阵Q之后获得词向量 $C({\omega }_i)$ ，处理后得到输入 $x$ ，此时 $x=(C({\omega }_1),C({\omega }_2),\dots C({\omega }_{n-1}))$ ；
2. 隐藏层：使用 $\tanh$ 作为激活函数，输出为 $\tanh (Hx+b_1)$ ，$H$ 为输入层到隐层的权重矩阵，$b_1$ 为这一层的偏置；
3. 输出层：使用 $softmax$ 作为激活函数，输出为 $softmax(b_2+Wx+U\tanh (Hx+b_1))$ ，此处的 $W$ 为输入层直接到输出层的权重矩阵， $U$ 为隐层到输出层的参数矩阵。

NNLM最大的贡献在于将神经网络引入了LM中，此外，Word Embedding（参数矩阵 $C$ ）作为NNLM的副产品，在后续研究中也起到了很关键的作用。
另一方面，NNLM的缺点在于，它只能处理定长的序列，本质上还是遵从了马尔科夫假设，相当于用神经网络编码的N-Gram Model，无法解决长期依赖的问题。