语言模型定义

语言模型的基本定义

从数学角度看，语言模型是对序列的联合概率分布的建模：

其中 表示一个由n个词组成的序列。

通常使用条件概率分解：

语言模型的主要类型

语言模型按照架构和训练方法可分为多种类型：

• 统计语言模型：基于词频统计和条件概率
  • N-gram模型
  • 最大熵模型
• 神经网络语言模型：使用神经网络架构
  • 前馈神经网络语言模型
  • 循环神经网络语言模型(RNN, LSTM, GRU)
  • Transformer基础的语言模型
    • 编码器模型（如BERT）
    • 解码器模型（如GPT系列）
    • 编码器-解码器模型（如T5, BART）

# 简单的语言模型概率计算示例
def calculate_sentence_probability(model, sentence):
    """
    使用语言模型计算句子概率
    model: 语言模型
    sentence: 输入句子，词的列表
    """
    probability = 1.0
    
    # 自回归方式计算概率
    for i in range(1, len(sentence)):
        context = sentence[:i]
        next_word = sentence[i]
        
        # 使用模型预测下一个词的概率
        next_word_prob = model.predict_next_word_probability(context, next_word)
        
        # 累乘得到句子概率
        probability *= next_word_prob
    
    return probability

"语言模型是自然语言处理的基础，是连接人类语言与机器理解的桥梁。"

语言模型的应用

语言模型在多个领域有广泛应用：

1. 文本生成：创作、对话、摘要
2. 机器翻译：跨语言文本转换
3. 拼写纠错：检测和修正文本错误
4. 语音识别：提高识别准确率
5. 情感分析：理解文本情感倾向
6. 问答系统：回答用户问题