n-grama
一、N-Gram的原理(这个词出现在句子中出现的概率)
N-Gram是基于一个假设:第n个词出现与前n-1个词相关,而与其他任何词不相关。(这也是隐马尔可夫当中的假设。)整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。假设句子T是有词序列w1,w2,w3...wn组成,用公式表示N-Gram语言模型如下:
P(T)=P(w1)*p(w2)*p(w3)***p(wn)=p(w1)*p(w2|w1)*p(w3|w1w2)***p(wn|w1w2w3...)
一般常用的N-Gram模型是Bi-Gram和Tri-Gram。分别用公式表示如下:
Bi-Gram: P(T)=p(w1|begin)*p(w2|w1)*p(w3|w2)***p(wn|wn-1)
Tri-Gram: P(T)=p(w1|begin1,begin2)*p(w2|w1,begin1)*p(w3|w2w1)***p(wn|wn-1,wn-2)
- 注意上面概率的计算方法:P(w1|begin)=以w1为开头的所有句子/句子总数;p(w2|w1)=w1,w2同时出现的次数/w1出现的次数。以此类推。(这里需要进行平滑)
二、N-Gram的应用
根据上面的分析,N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,它主要有两个重要应用场景:
(1)、人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。
(2)、另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。
1、N-gram在两个字符串的模糊匹配中的应用
首先需要介绍一个比较重要的概念:N-Gram距离。
(1)N-gram距离
它是表示,两个字符串s,t分别利用N-Gram语言模型来表示时,则对应N-gram子串中公共部分的长度就称之为N-Gram距离。例如:假设有字符串s,那么按照N-Gram方法得到N个分词组成的子字符串,其中相同的子字符串个数作为N-Gram距离计算的方式。具体如下所示:
字符串:s="ABC",对字符串进行分词,考虑字符串首尾的字符begin和end,得到begin,A,B,C,end。这里采用二元语言模型,则有:(begin,A)、(A,B)、(B,C)、(C,end)。
字符串:t="AB",对字符串进行分词,考虑字符串首尾的字符begin和end,得到begin,A,B,end。这里采用二元语言模型,则有:(begin,A)、(A,B)、(B,end)。
此时,若求字符串t与字符串s之间的距离可以用M-(N-Gram距离)=0。
然而,上面的N—gram距离表示的并不是很合理,他并没有考虑两个字符串的长度,所以在此基础上,有人提出非重复的N-gram距离,公式如下所示:
上面的字符串距离重新计算为:
4+3-2*3=1
2、N-Gram在判断句子有效性上的应用
假设有一个字符串s="ABC",则对应的BI-Gram的结果如下:(begin,A)、(A,B)、(B,C)、(C,end)。则对应的出现字符串s的概率为:
P(ABC)=P(A|begin)*P(B|A)*P(C|B)*P(end|C)。
3、N-Gram在特征工程中的应用
在处理文本特征的时候,通常一个关键词作为一个特征。这也许在一些场景下可能不够,需要进一步提取更多的特征,这个时候可以考虑N-Gram,思路如下:
以Bi-Gram为例,在原始文本中,以每个关键词作为一个特征,通过将关键词两两组合,得到一个Bi-Gram组合,再根据N-Gram语言模型,计算各个Bi-Gram组合的概率,作为新的特征。