6.1. 语言模型

6.1. 语言模型

语言模型（languagemodel）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为

的文本中的词依次为，那么在离散的时间序列中，（）可看作在时间步（timestep）的输出或标签。给定一个长度为的词的序列，语言模型将计算该序列的概率：

语言模型可用于提升语音识别和机器翻译的性能。例如，在语音识别中，给定一段“厨房里食油用完了”的语音，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型判断出前者的概率大于后者的概率，我们就可以根据相同读音的语音输出“厨房里食油用完了”的文本序列。在机器翻译中，如果对英文“yougofirst”逐词翻译成中文的话，可能得到“你走先”“你先走”等排列方式的文本序列。如果语言模型判断出“你先走”的概率大于其他排列方式的文本序列的概率，我们就可以把“yougo first”翻译成“你先走”。

6.1.1. 语言模型的计算

既然语言模型很有用，那该如何计算它呢？假设序列

中的每个词是依次生成的，我们有

例如，一段含有4个词的文本序列的概率

为了计算语言模型，我们需要计算词的概率，以及一个词在给定前几个词的情况下的条件概率，即语言模型参数。设训练数据集为一个大型文本语料库，如维基百科的所有条目。词的概率可以通过该词在训练数据集中的相对词频来计算。例如，

可以计算为在训练数据集中的词频（词出现的次数）与训练数据集的总词数之比。因此，根据条件概率定义，一个词在给定前几个词的情况下的条件概率也可以通过训练数据集中的相对词频计算。例如，可以计算为两词相邻的频率与词频的比值，因为该比值即与之比；而同理可以计算为、和三词相邻的频率与和两词相邻的频率的比值。以此类推。