第十三章:N 元语法和数据平滑
N 元语法
N 元语法模型利用前面 N-1 个单词来预测下一个词。一些特殊情况:标点、大小写、屈折变化等。
一个单词的概率只依赖于它前面一个单词的这种假设叫作 Markov 假设,这样的模型叫 Bi-gram,即二元语法模型,也叫一阶 Markov 模型。
N 元语法模型可以使用训练语料库 “归一化” 得到。
p(wn∣wn−1)=∑wC(wn−1w)C(wn−1wn)
以 $$w_{n-1}$$ 开头的二元语法计数必定等于 $$w_{n-1}$$ 这个单词的计数,于是:
p(wn∣wn−1)=C(wn−1)C(wn−1wn)
一般化 N 元语法的参数估计:
p(wn∣wn−N+1n−1)=C(wn−N+1n−1)C(wn−N+1n−1wn)
两个重要事实:
- N 增加时,精确度相应增加,同时生成句子的局限性增加(可选的下个词减少)
- 严重依赖于语料库
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