从统计语言模型到预训练语言模型---统计语言模型

news2024/11/18 23:33:38

语言模型

从历史上来看，自然语言处理的研究范式变化是从规则到统计，从统计机器学习到基于神经网络的深度学习，这同时也是语言模型发展的历史。要了解语言模型的发展历史，首先我们需要认识什么是语言模型。语言模型的目标是建模自然语言的概率分布，即确定语言中任意词序列的概率，它提供了从概率统计角度建模语言文字的独特视角。语言模型在自然语言处理中用广泛的应用，在语音识别、语法纠错、机器翻译、语言生成等任务中均发挥着重要的作用。

自然语言处理的研究范式

简单来说，语言模型就是一串词序列的概率分布，语言模型的作用是为一个长度为 i 的文本确定一个概率分布P，表示这段文本存在的可能性，即：

$P(w_1,w_2,...,w_i)$

语言模型的基本任务是在给定上下文 C = w1 , w2 , ..., wi-1 的情况下，预测下一个词 wi 的条件概率 P (wi |C)。

问题在于，联合概率 P 的参数量十分巨大，如 i 代表句子的长度，N 代表单词的数量，那么词序列w1 , w2 , ..., wi 将具有以下的可能：N^i ，而这会带来巨大的模型参数量，以《牛津高阶英汉双解词典》为例子，其中收录了 185000 个单词，以每句平均长度15个单词，模型参数量将有： $185000^{15}$ ，约为 $10^{79}$ 。

与之相比，宇宙中的原子数量大概在这个量级，这实在是一个不可想象的天文数字，以目前的计算手段无法进行存储和运算。因此，如何减少模型的参数量，成为一个迫切需要解决的问题。其中的一种简化思路是，利用句子序列从左至右的生成过程来分解联合概率：

$P(w_1,w_2,...,w_i) = P(w_i|w_1,w_2,...,w_{i−1})$

也就是说，将词序列 $w_1,w_2,...,w_i$ 的生成过程看成单词的逐个生成，假设第 i 个单词的概率取决于前 i- 1 个单词。需要指出的是，这种将联合概率 P 转换为多个条件概率的乘积本身并未降低模型所需的参数量，但是这种转换为接下来的简化提供了一种途径。

上面公式看到，词 wi 出现的概率取决于它前面所有的词，即使用链式法则，即当前第 i 个词用哪一个，完全取决于前 i- 1 个词，我们在实际工作中会经常碰到文本长度较长情况， $P(w_i|w_1,w_2,...,w_{i−1})$ 的估算会非常困难。因此，为了实现对该数值的估算，先后出现了 n-gram 统计语言模型， nnlm 前馈神经语言模型，循环神经语言模型，并最终形成当前大火的 Bert 预训练语言模型。

统计语言模型

统计语言模型语言模型，是当前非规则自然语言处理的根基，也是自然语言处理学科的精髓所在，当我们在判定一句话是否合适的时候，可以通过计算概率的方式来判断该句子是否成立，如果一个句子成立的概率很大，那么这个句子是一个成立的句子概率就越大。1975 年，Frederick Jelinek 等人在论文《Continuous Speech Recognition by Statistical Methods》中提出并应用 n-gram 模型于语音识别任务，也即所谓的元文法模型。根据上述假设，词的概率受前面 i- 1 个词的影响，称为历史影响，而估算这种概率最简单的方法是根据语料库，计算词序列在语料库中出现的频次。

$P(w_i|w_1,w_2,...,w_{i−1}) = \frac{C(w_1,w_2,...,w_i)}{C(w_1,w_2,...,w_{i−1})}$

问题在于，随着历史单词数量的增加，这种建模方式所需的数据量会指数增长，这就是维度灾难。此外，当历史单词序列越来越长，绝大多数的历史并不会在训练数据中出现，造成概率估计丢失。

为了解决上述问题，进一步假设任意单词的出现概率只和过去 n- 1 个词相关，即：

$P(w_i|w_1,w_2,...,w_{i−1}) = P(w_i|w_{i-(n-1)},w_{i - (n - 2)},...,w_{i−1})$

当 n 越大，历史信息也越完整，但是参数量也会增大。实际应用中， n 通常不大于 3

n=1 时，每个词的概率独立于历史，称为一元语法(Unigram)
n=2 时，词的概率只依赖前一个词，称为二元语法(Bigram)或一阶马尔可夫链
n=3 时，称为三元语法(Trigram)或者二阶马尔科夫链。

实际运用中，由于语言具备无穷多可能性，再庞大的训练语料也无法覆盖所有的 n 元语法，而语料中的零频次并不等于零概率，因此还需要使用平滑技术来解决这一问题，产生更合理的概率，对所有可能出现的字符串都分配一个非零概率值，从而避免零概率问题。平滑是指为了产生更合理的概率，对最大似然估计进行调整的一类方法，也称为数据平滑(Data Smoothing)。平滑处理的基本思想是提高低概率，降低高概率，使整体的概率分布趋于均匀。

不过，高阶 n 元语言模型面临严重的数据稀疏问题，即存在一些明显的缺点：(1) 无法建模长度超过 n 的上下文；(2) 依赖人工设计规则的平滑技术；(3) 当 n 增大时，数据的稀疏性随之增大，模型的参数量更是指数级增加，并且模型受到数据稀疏问题的影响，其参数难以被准确的学习。此外， n 元文法中单词的离散表示也忽略了单词之间的相似性。因此，自神经网络发展以来，神经语言模型逐渐成为新的研究热点，所采用的技术包括前馈神经网络、循环神经网络、长短期记忆循环神经网络语言模型等等。

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