语言模型

1|0语言模型

一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 $T$ 的词的序列 $w_1, w_2, \ldots, w_T$ ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：

P (w_{1}, w_{2}, \dots, w_{T}) .

$P(w_1, w_2, \ldots, w_T).$

本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 $n$ 元语法（ $n$ -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。

1|1语言模型

假设序列 $w_1, w_2, \ldots, w_T$ 中的每个词是依次生成的，我们有

P (w_{1}, w_{2}, \dots, w_{T}) = \prod_{t = 1}^{T} P (w_{t} ∣ w_{1}, \dots, w_{t - 1}) = P (w_{1}) P (w_{2} ∣ w_{1}) \dots P (w_{T} ∣ w_{1} w_{2} \dots w_{T - 1})

$P(w_1, w_2, \ldots, w_T)= \prod_{t=1}^T P(w_t \mid w_1, \ldots, w_{t-1})= P(w_1)P(w_2 \mid w_1) \cdots P(w_T \mid w_1w_2\cdots w_{T-1})$

例如，一段含有4个词的文本序列的概率

P (w_{1}, w_{2}, w_{3}, w_{4}) = P (w_{1}) P (w_{2} ∣ w_{1}) P (w_{3} ∣ w_{1}, w_{2}) P (w_{4} ∣ w_{1}, w_{2}, w_{3}) .

$P(w_1, w_2, w_3, w_4) = P(w_1) P(w_2 \mid w_1) P(w_3 \mid w_1, w_2) P(w_4 \mid w_1, w_2, w_3).$

语言模型的参数就是词的概率以及给定前几个词情况下的条件概率。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， $w_1$ 的概率可以计算为：

\hat{P} (w_{1}) = \frac{n (w_{1})}{n}

$\hat P(w_1) = \frac{n(w_1)}{n}$

其中 $n(w_1)$ 为语料库中以 $w_1$ 作为第一个词的文本的数量， $n$ 为语料库中文本的总数量。

类似的，给定 $w_1$ 情况下， $w_2$ 的条件概率可以计算为：

\hat{P} (w_{2} ∣ w_{1}) = \frac{n (w_{1}, w_{2})}{n (w_{1})}

$\hat P(w_2 \mid w_1) = \frac{n(w_1, w_2)}{n(w_1)}$

其中 $n(w_1, w_2)$ 为语料库中以 $w_1$ 作为第一个词， $w_2$ 作为第二个词的文本的数量。

1|2n元语法

序列长度增加，计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。 $n$ 元语法通过马尔可夫假设简化模型，马尔科夫假设是指一个词的出现只与前面 $n$ 个词相关，即 $n$ 阶马尔可夫链（Markov chain of order $n$ ），如果 $n=1$ ，那么有 $P(w_3 \mid w_1, w_2) = P(w_3 \mid w_2)$ 。基于 $n-1$ 阶马尔可夫链，我们可以将语言模型改写为

P (w_{1}, w_{2}, \dots, w_{T}) = \prod_{t = 1}^{T} P (w_{t} ∣ w_{t - (n - 1)}, \dots, w_{t - 1}) .

$P(w_1, w_2, \ldots, w_T) = \prod_{t=1}^T P(w_t \mid w_{t-(n-1)}, \ldots, w_{t-1}) .$

以上也叫 $n$ 元语法（ $n$ -grams），它是基于 $n - 1$ 阶马尔可夫链的概率语言模型。例如，当 $n=2$ 时，含有4个词的文本序列的概率就可以改写为：

\begin{aligned} P (w_{1}, w_{2}, w_{3}, w_{4}) & = P (w_{1}) P (w_{2} ∣ w_{1}) P (w_{3} ∣ w_{1}, w_{2}) P (w_{4} ∣ w_{1}, w_{2}, w_{3}) \\ = P (w_{1}) P (w_{2} ∣ w_{1}) P (w_{3} ∣ w_{2}) P (w_{4} ∣ w_{3}) \end{aligned}

$\begin{align*} P(w_1, w_2, w_3, w_4) &= P(w_1) P(w_2 \mid w_1) P(w_3 \mid w_1, w_2) P(w_4 \mid w_1, w_2, w_3)\\ &= P(w_1) P(w_2 \mid w_1) P(w_3 \mid w_2) P(w_4 \mid w_3) \end{align*}$

当 $n$ 分别为1、2和3时，我们将其分别称作一元语法（unigram）、二元语法（bigram）和三元语法（trigram）。例如，长度为4的序列 $w_1, w_2, w_3, w_4$ 在一元语法、二元语法和三元语法中的概率分别为

\begin{aligned} P (w_{1}, w_{2}, w_{3}, w_{4}) & = P (w_{1}) P (w_{2}) P (w_{3}) P (w_{4}), \\ P (w_{1}, w_{2}, w_{3}, w_{4}) & = P (w_{1}) P (w_{2} ∣ w_{1}) P (w_{3} ∣ w_{2}) P (w_{4} ∣ w_{3}), \\ P (w_{1}, w_{2}, w_{3}, w_{4}) & = P (w_{1}) P (w_{2} ∣ w_{1}) P (w_{3} ∣ w_{1}, w_{2}) P (w_{4} ∣ w_{2}, w_{3}) . \end{aligned}

$\begin{aligned} P(w_1, w_2, w_3, w_4) &= P(w_1) P(w_2) P(w_3) P(w_4) ,\\ P(w_1, w_2, w_3, w_4) &= P(w_1) P(w_2 \mid w_1) P(w_3 \mid w_2) P(w_4 \mid w_3) ,\\ P(w_1, w_2, w_3, w_4) &= P(w_1) P(w_2 \mid w_1) P(w_3 \mid w_1, w_2) P(w_4 \mid w_2, w_3) . \end{aligned}$

当 $n$ 较小时， $n$ 元语法往往并不准确。例如，在一元语法中，由三个词组成的句子“你走先”和“你先走”的概率是一样的。然而，当 $n$ 较大时， $n$ 元语法需要计算并存储大量的词频和多词相邻频率。

思考： $n$ 元语法可能有哪些缺陷？

参数空间过大
数据稀疏

2|0语言模型数据集

2|1读取数据集

with open('/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt') as f:
    corpus_chars = f.read()
print(len(corpus_chars))
print(corpus_chars[: 40])
corpus_chars = corpus_chars.replace('\n', ' ').replace('\r', ' ')
corpus_chars = corpus_chars[: 10000]

63282
想要有直升机
想要和你飞到宇宙去
想要和你融化在一起
融化在宇宙里
我每天每天每

2|2建立字符索引

idx_to_char = list(set(corpus_chars)) # 去重，得到索引到字符的映射
char_to_idx = {char: i for i, char in enumerate(idx_to_char)} # 字符到索引的映射
vocab_size = len(char_to_idx)
print(vocab_size)

corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in corpus_chars]  # 将每个字符转化为索引，得到一个索引的序列
sample = corpus_indices[: 20]
print('chars:', ''.join([idx_to_char[idx] for idx in sample]))
print('indices:', sample)

1027
chars: 想要有直升机 想要和你飞到宇宙去 想要和
indices: [710, 213, 469, 3, 581, 866, 725, 710, 213, 712, 970, 117, 99, 198, 419, 188, 725, 710, 213, 712]

定义函数load_data_jay_lyrics，在后续章节中直接调用。

def load_data_jay_lyrics():
    with open('/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt') as f:
        corpus_chars = f.read()
    corpus_chars = corpus_chars.replace('\n', ' ').replace('\r', ' ')
    corpus_chars = corpus_chars[0:10000]
    idx_to_char = list(set(corpus_chars))
    char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)])
    vocab_size = len(char_to_idx)
    corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in corpus_chars]
    return corpus_indices, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size

2|3时序数据的采样

在训练中我们需要每次随机读取小批量样本和标签。与之前章节的实验数据不同的是，时序数据的一个样本通常包含连续的字符。假设时间步数为5，样本序列为5个字符，即“想”“要”“有”“直”“升”。该样本的标签序列为这些字符分别在训练集中的下一个字符，即“要”“有”“直”“升”“机”，即 $X$ =“想要有直升”， $Y$ =“要有直升机”。

现在我们考虑序列“想要有直升机，想要和你飞到宇宙去”，如果时间步数为5，有以下可能的样本和标签：

$X$ ：“想要有直升”， $Y$ ：“要有直升机”
$X$ ：“要有直升机”， $Y$ ：“有直升机，”
$X$ ：“有直升机，”， $Y$ ：“直升机，想”
...
$X$ ：“要和你飞到”， $Y$ ：“和你飞到宇”
$X$ ：“和你飞到宇”， $Y$ ：“你飞到宇宙”
$X$ ：“你飞到宇宙”， $Y$ ：“飞到宇宙去”

可以看到，如果序列的长度为 $T$ ，时间步数为 $n$ ，那么一共有 $T-n$ 个合法的样本，但是这些样本有大量的重合，我们通常采用更加高效的采样方式。我们有两种方式对时序数据进行采样，分别是随机采样和相邻采样。

随机采样

下面的代码每次从数据里随机采样一个小批量。其中批量大小batch_size是每个小批量的样本数，num_steps是每个样本所包含的时间步数。
在随机采样中，每个样本是原始序列上任意截取的一段序列，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。

import torch
import random
def data_iter_random(corpus_indices, batch_size, num_steps, device=None):
    # 减1是因为对于长度为n的序列，X最多只有包含其中的前n - 1个字符
    num_examples = (len(corpus_indices) - 1) // num_steps  # 下取整，得到不重叠情况下的样本个数
    example_indices = [i * num_steps for i in range(num_examples)]  # 每个样本的第一个字符在corpus_indices中的下标
    random.shuffle(example_indices)

    def _data(i):
        # 返回从i开始的长为num_steps的序列
        return corpus_indices[i: i + num_steps]
    if device is None:
        device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    
    for i in range(0, num_examples, batch_size):
        # 每次选出batch_size个随机样本
        batch_indices = example_indices[i: i + batch_size]  # 当前batch的各个样本的首字符的下标
        X = [_data(j) for j in batch_indices]
        Y = [_data(j + 1) for j in batch_indices]
        yield torch.tensor(X, device=device), torch.tensor(Y, device=device)

测试一下这个函数，我们输入从0到29的连续整数作为一个人工序列，设批量大小和时间步数分别为2和6，打印随机采样每次读取的小批量样本的输入X和标签Y。

my_seq = list(range(30))
for X, Y in data_iter_random(my_seq, batch_size=2, num_steps=6):
    print('X: ', X, '\nY:', Y, '\n')

X:  tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
        [12, 13, 14, 15, 16, 17]]) 
Y: tensor([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
        [13, 14, 15, 16, 17, 18]]) 

X:  tensor([[ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
        [18, 19, 20, 21, 22, 23]]) 
Y: tensor([[ 7,  8,  9, 10, 11, 12],
        [19, 20, 21, 22, 23, 24]])

相邻采样

在相邻采样中，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置相毗邻。

def data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps, device=None):
    if device is None:
        device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    corpus_len = len(corpus_indices) // batch_size * batch_size  # 保留下来的序列的长度
    corpus_indices = corpus_indices[: corpus_len]  # 仅保留前corpus_len个字符
    indices = torch.tensor(corpus_indices, device=device)
    indices = indices.view(batch_size, -1)  # resize成(batch_size, )
    batch_num = (indices.shape[1] - 1) // num_steps
    for i in range(batch_num):
        i = i * num_steps
        X = indices[:, i: i + num_steps]
        Y = indices[:, i + 1: i + num_steps + 1]
        yield X, Y

同样的设置下，打印相邻采样每次读取的小批量样本的输入X和标签Y。相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置相毗邻。

for X, Y in data_iter_consecutive(my_seq, batch_size=2, num_steps=6):
    print('X: ', X, '\nY:', Y, '\n')

X:  tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
        [15, 16, 17, 18, 19, 20]]) 
Y: tensor([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
        [16, 17, 18, 19, 20, 21]]) 

X:  tensor([[ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
        [21, 22, 23, 24, 25, 26]]) 
Y: tensor([[ 7,  8,  9, 10, 11, 12],
        [22, 23, 24, 25, 26, 27]])

__EOF__

作　　者：Hichens
出　　处：https://www.cnblogs.com/hichens/p/12309425.html
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posted @ 2020-02-14 20:32 hichens 阅读(446) 评论(0) 编辑收藏举报

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