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图解N-gram语言模型的原理--以kenlm为例
本文解析基于N-gram的语言模型原理，以KenLM为例深入探讨。
N-gram模型，包括SRILM、IRSTLM、BerkeleyLM和KenLM等，其核心算法思想基本一致，具体实现细节有所差异。
本文聚焦于KenLM，一种在速度与内存使用方面表现卓越的训练工具。
所采用的平滑技术为Modified Kneser-ney smoothing，其在当前属于标准且广泛采用的最佳平滑算法。
为了清晰地阐述训练过程，本文以简单文本为例进行bigram操作，具体文本为：我 你 我 他 我 你。
通过执行特定命令，我们可以生成如图1所示的bigram结果。
让我们逐步解析生成结果的过程。
首先，对文本进行处理，增加表示句子开头和结尾的标记符。
接下来，将每个词映射为唯一的数字id，但本文为直观描述，省略了此步骤。
接着，进行原始计数，即将相同的字合并并排序，形成1-gram和2-gram的原始计数。
调整计数阶段，核心思路关注于lower-gram的计数调整，以反映不同词作为连续词的可能性。
例如，York在语料中出现次数较高，但作为New York的连续词可能性较低，因此需要进行计数调整。
公式（1）详细展示了调整过程，其中涉及原始计数、调整后的计数等关键要素。
对1-gram调整计数进行深入计算，基于特定原则，我们得到调整后计数的结果。
2-gram的调整计数保持不变，遵循公式（1）中的特定条件。
接着是Discounting步骤，旨在将常见N-Gram的概率分配给未出现的N-gram，通过减少常见N-Gram的概率来实现。
公式（2）和（3）提供了不同折扣方法的计算方式，其中涉及k值、n值等变量。
Normalization分为两部分：计算n-gram的概率，称作pseudo probability；计算回退权重，衡量词后面能接不同词的能力。
具体概率计算与回退权重的计算方法，本文以实例进行说明。
Interpolation结合bigram和unigram，以提高概率估计的准确性。
通过公式（4）和（5），我们可以计算每个词的插值概率，实现对未登录词的处理。
通过实例，本文详细解释了N-gram语言模型的训练过程，包括计数、调整计数、Discounting、Normalization和Interpolation等关键步骤，旨在帮助读者深入理解基于N-gram的过程。
参考文献[1]提供了更深入的理论基础，供读者进一步研究。
语言模型
1、链式法则（chain rule）：P(ABCD)=P(A)·P(B|A)·P(C|AB)·P(D|ABC) （竖杠后面是给定的条件，即条件概率分布） 2、概率稀疏问题：给定的短句越长，越不容易找到，因为大部分概率都是零 3、马尔科夫假设，可解决概率稀疏（sparsity）问题：只以离它最近的若干词为指定词，假设离得近的词影响大。
如1st order markov assumption第一顺序马尔科夫假设，只考虑离得最近的前面的第一个单词、2st order只考虑前面的两个单词、3st…… 语言模型用来判断：是否一句话从语法上通顺。
用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否是人话的概率。
N元模型就是假设当前词的出现概率只与它前面的N-1个词有关： 1、unigram（一元模型） 最简单的模型，假定所有词互相独立，相当于0st order假设，不考虑单词之间的顺序。
2、bigram（二元模型） 最常用的模型，相当于1st order马尔科夫假设，只考虑前一个单词 3、trigram（三元模型） 常用模型，相当于2st order马尔科夫假设，只考虑前两个单词 4、N-gram 当N＞3时，统称为higher order，比较复杂 高于四元的用的非常少，由于训练它须要更庞大的语料，数据稀疏严重，时间复杂度高，精度却提高的不多。
用于评价语言模型的好坏，困惑度越低，模型越好。
其基本思想是：给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好。
当语言模型训练完之后，测试集中的句子都是正常的句子，那么训练好的模型就是在测试集上的概率越高越好，公式如下： 由公式可知，句子概率越大，语言模型越好，迷惑度越小。
评估句子的可能性就是计算一句话整体的概率，由各个单词出现的概率相乘得到。
若有一个单词未在语料库中出现，则其概率为零，致使整个句子的概率为零（最大似然估计）。
语料库即训练库，未包含的词不代表实际使用中不会出现，所以要尽量避免这种情况，可用“平滑”来解决： 1、 Add-one平滑，又称laplace smoothing 最简单最经典的平滑方法，在朴素贝叶斯中经常使用。
最大似然估计（maximum likelihood estimation,MLE），最大可能性估计，即看到什么就是什么，没有概率就是0，明确使用概率模型。
Add-1平滑，将概率计算公式的分子+1，分母+V，V是词典库的大小 分母+V的原因是：最后计算完所有可能性加起来概率=1 2、Add-K平滑 稍灵活一些，将概率计算公式的分子+K，分母+KV。
K为超参数，需要不断调整，或者让机器帮助选择一个比较合理的值 比如评估模型好坏的方法，Perplexity相当于K的函数，找到一个K，使得Perplexity最小即可。
3、 Interpolation（插值） 同时使用unigram、bigram、N-gram，比如用bigram时，第一个词需要用到unigram。
核心思路：在计算trigram的同时，考虑unigram、bigram、trigram出现的频次，各给一个权重，权重相加=1 4、 Good-turning smoothing 即便现在的语料库中没有，但不代表未来不会出现。
假设未出现的词与现在语料库中出现一次的单词概率一致。
大型语言模型的训练和微调具体是怎样进行的？
大型语言模型的训练和微调是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和技术。
以下是一般流程的概述：1. 数据准备：- 收集大量的文本数据，这些数据可以是书籍、新闻文章、网站内容等。
- 对数据进行预处理，包括清洗（去除无关字符、特殊符号等）、分词、去除停用词等。
2. 模型架构设计：- 设计模型的结构，如Transformer架构，它已经成为许多大型语言模型的基础。
- 确定模型的参数，如层数、隐藏层大小、注意力头的数量等。
3. 预训练：- 使用无监督学习的方式训练模型，通常通过预测文本中的下一个词（语言模型任务）。
- 在预训练阶段，模型会学习语言的通用特征和模式，而不需要针对特定任务进行优化。
4. 微调（Fine-tuning）：- 在预训练的基础上，针对特定任务（如问答、文本分类、机器翻译等）进行有监督学习。
- 通过调整模型的权重，使其更好地适应目标任务。
5. 优化和调参：- 使用不同的优化算法（如Adam、SGD等）来更新模型的参数。
- 调整超参数（如学习率、批次大小、正则化项等）以提高模型性能。
6. 评估和迭代：- 在验证集上评估模型性能，使用指标如准确率、F1分数等。
- 根据评估结果调整模型结构或训练策略，进行迭代优化。
7. 部署和应用：- 将训练好的模型部署到生产环境中，提供服务。
- 监控模型在实际应用中的表现，并根据反馈进行进一步的优化。
在实际应用中，这个过程可能会更加复杂，包括使用更高级的技术如迁移学习、多任务学习、模型压缩等，以及考虑到计算资源和训练时间的优化。
此外，为了提高模型的泛化能力和避免过拟合，还可能使用数据增强、正则化等技术。
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