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一文读懂循环神经网络(RNN)—语言模型+n元语法(1)

news 2025/7/15 5:50:25

什么是语言模型？

语言模型的核心目的

一.量化文本的合理性

二.支持下游 NLP 任务

三. 语义和上下文依赖

一元语法、二元语法和三元语法详解

核心概念：n-gram 模型

1. 一元语法（Unigram）

2. 二元语法（Bigram）

3. 三元语法（Trigram）

n-gram 模型的共性问题与扩展

总结

停用词

1.停用词的特点

2.常见的停用词类型（以中英文为例）

3.为什么要去除停用词？

马尔可夫模型与n元语法

完整代码

实验结果

词频图

一元/二元/三元语法的词频分布对比

什么是语言模型？

语言模型（Language Model, LM）是自然语言处理（NLP）中的核心技术，它的本质是对语言规律的数学建模—— 通过学习文本数据中的模式，预测 “一段文本序列出现的概率”，或在给定前文的情况下预测 “下一个词 / 字符出现的概率”。

简单来说，语言模型的核心能力是判断 “一句话是否通顺”，以及预测 “接下来会说什么”。例如：

对于句子 “我想喝____”，语言模型能预测 “水”“咖啡”“茶” 等词的概率（其中 “水” 的概率通常最高）；
对于句子 “天空是____色的”，模型会给 “蓝” 赋予远高于 “绿”“紫” 的概率。

语言模型的核心目的

语言模型的核心目的是捕捉语言的统计规律和语义逻辑，从而实现对自然语言的理解与生成。具体可拆解为以下几个目标：

一.量化文本的合理性

通过计算文本序列的概率，判断其是否符合人类语言习惯。例如，“猫在追老鼠” 的概率远高于 “老鼠在追猫”（在无特殊语境下），语言模型能通过概率差异体现这种合理性。

二.支持下游 NLP 任务

作为基础组件，语言模型为其他任务提供 “语言知识”：

机器翻译：预测 “目标语言句子” 与 “源语言句子” 的匹配概率；
文本生成：按概率生成通顺的句子（如写诗、写代码、聊天机器人回复）；
语音识别：从语音转写的多个候选文本中，选择概率最高的合理结果；

拼写纠错：对输入的错误文本，预测最可能的正确形式（如 “我去公圆”→“我去公园”）。

三. 语义和上下文依赖

“苹果很好吃” 中的 “苹果” 指水果；
“苹果发布了新手机” 中的 “苹果” 指公司。
语言模型通过上下文建模，能区分这两种含义。

高级语言模型（如 Transformer、BERT、GPT 系列）能捕捉词与词之间的上下文关系，理解歧义、多义词在不同语境下的含义。例如：

实现无监督 / 半监督学习
语言模型可以仅通过海量文本（无需人工标注）学习语言规律，降低对标注数据的依赖。例如，GPT 系列通过 “预测下一个词” 的无监督任务，就能在对话、写作等任务中表现出强大能力。

一元语法、二元语法和三元语法详解

一元语法（Unigram）、二元语法（Bigram）和三元语法（Trigram）是基于n-gram 模型的基础概念，用于描述文本中词元（token）之间的序列关系。它们通过假设 “一个词的出现仅与前 n-1 个词相关”，简化了语言的概率建模过程，是早期语言模型的核心技术。

核心概念：n-gram 模型

n-gram 模型的核心思想是：将文本序列拆分为连续的 n 个词元组成的片段（n-gram），并通过统计这些片段的出现频率来计算句子的概率。例如，对于句子 “我喜欢自然语言处理”，其 n-gram 片段为：

一元语法（1-gram）：["我", "喜欢", "自然", "语言", "处理"]
二元语法（2-gram）：["我喜欢", "喜欢自然", "自然语言", "语言处理"]
三元语法（3-gram）：["我喜欢自然", "喜欢自然语言", "自然语言处理"]

1. 一元语法（Unigram）

定义：仅考虑单个词元的概率，忽略词与词之间的依赖关系，假设每个词的出现是独立的。

概率计算：对于句子 $S = [w_1, w_2, ..., w_n]$ ，其概率为所有词元概率的乘积：

                 $P(S) = P(w_1) \times P(w_2) \times ... \times P(w_n)$

        其中， $P(w_i)$ 是词 $w_i$ 在语料库中出现的频率（即 $\text{count}(w_i)$ / 总词数）。

示例：句子 “猫吃鱼” 的概率 = P(猫) $\times$ P(吃) $\times$ P(鱼)。

优缺点：

优点：计算简单，数据需求量小，泛化能力强（很少出现未见过的词）。
缺点：完全忽略上下文关系，合理性差（例如 “猫吃鱼” 和 “鱼吃猫” 的概率相同）。

2. 二元语法（Bigram）

定义：假设一个词的出现仅依赖于前一个词，即考虑两个连续词元的概率。

概率计算：句子 S 的概率通过条件概率链表示：

         $P(S) = P(w_1) \times P(w_2|w_1) \times P(w_3|w_2) \times ... \times P(w_n|w_{n-1})$

        其中，条件概率 $P(w_i|w_{i-1})$ 近似为两个词同时出现的频率（即 $\text{count}(w_{i-1}, w_i) / \text{count}(w_{i-1})$ ）。

示例：句子 “猫吃鱼” 的概率 = P(猫) $\times$ P(吃|猫) $\times$ P(鱼|吃)。

优缺点：

优点：考虑了相邻词的依赖关系，比一元语法更合理（例如 “猫吃鱼” 的概率远高于 “鱼吃猫”）。
缺点：仅依赖前一个词，长距离上下文（如 “猫喜欢吃鱼” 中 “喜欢” 对 “鱼” 的影响）被忽略；可能出现未见过的二元组合（如罕见短语）。

3. 三元语法（Trigram）

定义：假设一个词的出现依赖于前两个词，即考虑三个连续词元的概率。

概率计算：句子 S 的概率为：

         $P(S) = P(w_1) \times P(w_2|w_1) \times P(w_3|w_1, w_2) \times ... \times P(w_n|w_{n-2}, w_{n-1})$

        其中， $P(w_i|w_{i-2}, w_{i-1}) \approx \text{count}(w_{i-2}, w_{i-1}, w_i) / \text{count}(w_{i-2}, w_{i-1})$ 。

示例：句子 “猫喜欢吃鱼” 的概率 = P(猫) $\times$ P(喜欢|猫) $\times$ P(吃|猫, 喜欢) $\times$ P(鱼|喜欢, 吃)。

优缺点：

优点：比二元语法更贴近实际语言规律，能捕捉更丰富的局部上下文（例如 “喜欢吃” 后面更可能接 “鱼” 而非 “石头”）。
缺点：
对数据量需求大，容易出现 “数据稀疏” 问题（很多三元组合在语料库中从未出现，导致概率为 0）。
计算复杂度高于一元 / 二元语法，存储成本更高（需要记录大量三元组合）。

n-gram 模型的共性问题与扩展

数据稀疏性： n 越大，需要的训练数据越多，否则会出现大量未见过的 n-gram（称为 “未登录词问题”）。例如，三元语法比二元语法更容易遇到 “count=0” 的情况。

解决方法：通过 “平滑技术”（如拉普拉斯平滑）给未见过的 n-gram 赋予一个极小的概率。

n 的选择：

n 越小：计算越高效，泛化能力越强，但忽略的上下文越多。
n 越大：捕捉的上下文越丰富，但数据需求和计算成本越高，且容易过拟合（依赖罕见组合）。实际应用中，n 通常取 2（Bigram）或 3（Trigram），极少超过 5。

总结

模型核心假设优点缺点
一元语法词独立出现简单、泛化强忽略上下文，合理性差
二元语法依赖前一个词捕捉相邻依赖，较合理忽略长距离上下文
三元语法依赖前两个词捕捉局部上下文，更合理数据稀疏，计算成本高

模型	核心假设	优点	缺点
一元语法	词独立出现	简单、泛化强	忽略上下文，合理性差
二元语法	依赖前一个词	捕捉相邻依赖，较合理	忽略长距离上下文
三元语法	依赖前两个词	捕捉局部上下文，更合理	数据稀疏，计算成本高

停用词

停用词（Stop Words） 指的是在文本中频繁出现，但通常对文本的核心语义贡献较小的词语。这些词语由于使用过于普遍，往往被认为在文本分析、情感识别、主题提取等任务中 “信息量较低”，因此会被提前过滤掉，以简化处理流程并提升模型效率。

1.停用词的特点

高频性：在语言中出现频率极高，比如英语中的 “the”“and”“is”，中文中的 “的”“是”“在” 等。
语义弱化：本身没有明确的实义，多为辅助性词汇（如介词、连词、助词、代词等），单独出现时难以表达具体含义。
通用性：在不同主题、不同领域的文本中均大量存在，不具备区分文本特征的能力。

2.常见的停用词类型（以中英文为例）

语言停用词类型示例
英语冠词、介词、连词、代词等 the, a, an, in, on, and, or, he, she
中文助词、连词、介词、代词等的、地、得、在、和、与、他、她、它

3.为什么要去除停用词？

减少数据量：停用词通常占文本总词数的 30%-50%，过滤后可大幅降低数据规模，提升模型训练和推理速度。
聚焦核心信息：过滤掉冗余词汇后，剩余词语更能反映文本的核心主题（如 “机器学习”“自然语言处理” 等实义词），帮助模型更精准地捕捉语义。
降低噪声干扰：高频且无实义的停用词可能会干扰模型对关键特征的学习（例如，在文本分类任务中，“的” 出现次数再多也无法区分 “科技” 和 “体育” 主题）。

语言	停用词类型	示例
英语	冠词、介词、连词、代词等	the, a, an, in, on, and, or, he, she
中文	助词、连词、介词、代词等	的、地、得、在、和、与、他、她、它

马尔可夫模型与n元语法

完整代码

"""
文件名: 8.3 语言模型和数据集
作者: 墨尘
日期: 2025/7/14
项目名: dl_env
备注: 实现语言模型的基础数据处理流程，包括文本读取、词元化、词表构建，并分析一元/二元/三元语法的频率分布
"""
import random
import torch
import collections  # 用于统计词频
import re  # 用于文本清洗
from d2l import torch as d2l  # 提供数据下载、绘图等工具
# 手动显示图像相关库
import matplotlib.pyplot as plt  # 绘图库
import matplotlib.text as text  # 用于修改文本绘制（解决符号显示问题）# -------------------------- 核心解决方案：解决文本显示问题 --------------------------
def replace_minus(s):"""解决Matplotlib中Unicode减号（U+2212）显示异常的问题参数:s: 待处理的字符串或其他类型对象返回:处理后的字符串（替换减号）或原始对象（非字符串类型）"""if isinstance(s, str):  # 仅处理字符串return s.replace('\u2212', '-')  # 替换特殊减号为普通减号return s  # 非字符串直接返回# 重写matplotlib的Text类的set_text方法，全局修复减号显示
original_set_text = text.Text.set_text  # 保存原始方法
def new_set_text(self, s):s = replace_minus(s)  # 处理减号return original_set_text(self, s)  # 调用原始方法设置文本
text.Text.set_text = new_set_text  # 应用重写后的方法# -------------------------- 字体配置（确保中文和数学符号正常显示）--------------------------
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]  # 设置中文字体（支持中文显示）
plt.rcParams["text.usetex"] = True  # 使用LaTeX渲染文本（提升数学符号美观度）
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = True  # 确保负号正确显示（避免方块）
plt.rcParams["mathtext.fontset"] = "cm"  # 数学符号使用Computer Modern字体
d2l.plt.rcParams.update(plt.rcParams)  # 让d2l库的绘图工具继承配置# -------------------------- 关键修复：提前注册数据集信息 --------------------------
# 注册《时间机器》数据集到d2l的DATA_HUB（必须在read_time_machine函数前）
d2l.DATA_HUB['time_machine'] = (d2l.DATA_URL + 'timemachine.txt',  # 数据集下载地址'090b5e7e70c295757f55df93cb0a180b9691891a'  # 哈希校验值（确保文件完整）
)# -------------------------- 1. 读取数据集 --------------------------
def read_time_machine():  # @save"""读取《时间机器》文本数据集并清洗步骤:1. 下载并打开文本文件2. 清洗文本：保留字母，其他字符替换为空格，转小写，去首尾空格返回:清洗后的文本行列表（非空行）"""with open(d2l.download('time_machine'), 'r') as f:  # 下载并读取文件lines = f.readlines()  # 按行读取# 正则清洗：只保留A-Za-z，其他替换为空格，再转小写并去首尾空格return [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines]# -------------------------- 2. 词元化（Tokenization） --------------------------
def tokenize(lines, token='word'):  # @save"""将文本行分割为词元（单词或字符）参数:lines: 清洗后的文本行列表（如["the time machine", ...]）token: 词元类型，'word'按单词分割，'char'按字符分割返回:词元列表的列表（每行对应一个词元列表）"""if token == 'word':return [line.split() for line in lines]  # 按空格分割为单词elif token == 'char':return [list(line) for line in lines]  # 按字符分割else:print('错误：未知词元类型：' + token)# -------------------------- 3. 词表（Vocabulary） --------------------------
class Vocab:  #@save"""文本词表：映射词元到整数索引，支持词元与索引的双向转换属性:idx_to_token: 索引→词元的列表（如[<unk>, 'a', 'b', ...]）token_to_idx: 词元→索引的字典（如{'<unk>':0, 'a':1, ...}）_token_freqs: 词元频率列表（按频率降序）"""def __init__(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None):"""初始化词表参数:tokens: 词元列表（可嵌套，如[["a","b"], ["c"]]）min_freq: 最小词频阈值，低于此值的词元不加入词表reserved_tokens: 预留特殊词元（如['<pad>', '<bos>']）"""if tokens is None:tokens = []if reserved_tokens is None:reserved_tokens = []# 统计词频并按频率降序排序counter = count_corpus(tokens)  # 展平词元列表并计数self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)# 初始化词表：未知词元<unk>固定在索引0self.idx_to_token = ['<unk>'] + reserved_tokensself.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)}# 加入高频词元（过滤低频词）for token, freq in self._token_freqs:if freq < min_freq:break  # 因已排序，后续词元频率更低，直接停止if token not in self.token_to_idx:  # 避免重复加入预留词元self.idx_to_token.append(token)self.token_to_idx[token] = len(self.idx_to_token) - 1  # 新索引为当前长度-1def __len__(self):"""返回词表大小（词元总数）"""return len(self.idx_to_token)def __getitem__(self, tokens):"""词元→索引转换（支持单个词元或列表）参数:tokens: 单个词元（如"a"）或词元列表（如["a","b"]）返回:对应的索引（或列表），未知词元返回<unk>的索引（0）"""if not isinstance(tokens, (list, tuple)):return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk)  # 单个词元return [self.__getitem__(token) for token in tokens]  # 词元列表def to_tokens(self, indices):"""索引→词元转换（支持单个索引或列表）参数:indices: 单个索引（如1）或索引列表（如[1,2]）返回:对应的词元（或列表）"""if not isinstance(indices, (list, tuple)):return self.idx_to_token[indices]  # 单个索引return [self.idx_to_token[index] for index in indices]  # 索引列表@propertydef unk(self):"""未知词元的索引（固定为0）"""return 0@propertydef token_freqs(self):"""返回词元频率列表"""return self._token_freqsdef count_corpus(tokens):  #@save"""统计词元频率（展平嵌套列表）参数:tokens: 1D或2D词元列表（如["a","b"]或[["a","b"], ["c"]]）返回:collections.Counter: 词元频率计数器"""if len(tokens) == 0 or isinstance(tokens[0], list):tokens = [token for line in tokens for token in line]  # 展平2D列表为1Dreturn collections.Counter(tokens)  # 计数每个词元的出现次数# -------------------------- 4. 整合预处理流程 --------------------------
def load_corpus_time_machine(max_tokens=-1):  #@save"""加载《时间机器》数据集，返回字符级语料库和词表参数:max_tokens: 最大词元数，-1表示使用全部返回:corpus: 词元索引序列（1D列表）vocab: 字符级词表"""lines = read_time_machine()  # 读取清洗后的文本tokens = tokenize(lines, 'char')  # 按字符分割词元vocab = Vocab(tokens)  # 构建字符级词表# 展平所有词元为索引序列corpus = [vocab[token] for line in tokens for token in line]if max_tokens > 0:corpus = corpus[:max_tokens]  # 截断到最大长度return corpus, vocab# -------------------------- 5. 测试代码：分析n-gram频率 --------------------------
if __name__ == '__main__':# 步骤1：读取并查看原始文本lines = read_time_machine()print(f'# 文本总行数: {len(lines)}')  # 输出清洗后的总行数（如3221）print("第0行文本:", lines[0])  # 输出：'the time machine by h g wells'print("第10行文本:", lines[10])  # 输出：'twinkled and his usually pale face was flushed and animated'# 步骤2：分析一元语法（unigram）的高频词tokens = tokenize(read_time_machine())  # 单词级词元化corpus = [token for line in tokens for token in line]  # 展平为1D词元列表vocab = Vocab(corpus)  # 基于单词构建词表print("\n前10个高频单词（一元语法）:", vocab.token_freqs[:10])  # 如[('the', 2261), ('of', 1267), ...]# 步骤3：绘制一元语法的词频分布（对数坐标）freqs = [freq for token, freq in vocab.token_freqs]  # 提取所有词元的频率d2l.plot(freqs, xlabel='token: x',  # x轴：词元（按频率排序）ylabel='frequency: n(x)',  # y轴：频率xscale='log', yscale='log'  # 双对数坐标（符合齐夫定律）)plt.show(block=True)  # 显示图像（词频随排名下降，符合幂律分布）# 步骤4：分析二元语法（bigram）的高频词对# 生成连续词对（如"the time"→("the", "time")）bigram_tokens = [pair for pair in zip(corpus[:-1], corpus[1:])]bigram_vocab = Vocab(bigram_tokens)  # 基于词对构建词表print("\n前10个高频词对（二元语法）:", bigram_vocab.token_freqs[:10])  # 如[('of', 'the'), 130), ...]# 步骤5：分析三元语法（trigram）的高频词 triples# 生成连续三个词（如"the time machine"→("the", "time", "machine")）trigram_tokens = [triple for triple in zip(corpus[:-2], corpus[1:-1], corpus[2:])]trigram_vocab = Vocab(trigram_tokens)  # 基于三词组构建词表print("\n前10个高频三词组（三元语法）:", trigram_vocab.token_freqs[:10])  # 如[('in', 'the', 'year'), 20), ...]# 步骤6：对比一元/二元/三元语法的词频分布bigram_freqs = [freq for token, freq in bigram_vocab.token_freqs]  # 二元频率trigram_freqs = [freq for token, freq in trigram_vocab.token_freqs]  # 三元频率d2l.plot([freqs, bigram_freqs, trigram_freqs],  # 三条频率曲线xlabel='token: x', ylabel='frequency: n(x)', xscale='log', yscale='log',legend=['unigram', 'bigram', 'trigram']  # 图例)plt.show(block=True)  # 显示图像（n越大，频率下降越快，符合短距离依赖）