【基础】语言模型与文本生成：N元语法、RNN与Transformer

# 2.1 N元语法原理与类型

### 2.1.1 N元语法的定义和生成过程

N元语法是一种统计语言模型，它基于这样一个假设：单词序列中的每个单词的出现概率取决于其前面出现的N-1个单词。N元语法模型的生成过程如下：

1. **初始化：**从一个给定的起始单词开始。
2. **生成：**对于每个后续单词，根据其前面N-1个单词的条件概率分布生成一个单词。
3. **重复：**重复步骤2，直到达到预定的长度或满足其他终止条件。

### 2.1.2 不同类型的N元语法

N元语法模型可以根据N的值进行分类：

- **1元语法（Unigram）：**只考虑单个单词的概率。
- **2元语法（Bigram）：**考虑连续两个单词的概率。
- **3元语法（Trigram）：**考虑连续三个单词的概率。
- **N元语法（N-gram）：**考虑连续N个单词的概率，其中N是一个大于3的整数。

# 2. N元语法

### 2.1 N元语法的原理和类型

#### 2.1.1 N元语法的定义和生成过程

N元语法是一种基于统计的语言模型，它通过分析文本中的单词序列来学习语言的统计规律。N元语法中的“N”表示考虑的单词序列长度。

N元语法的生成过程如下：

1. **预处理：**对文本进行预处理，包括分词、去停用词和词形还原等。
2. **训练：**将预处理后的文本划分为连续的N元组序列，并计算每个N元组出现的频率。
3. **生成：**根据训练得到的N元组频率，生成新的文本。

#### 2.1.2 不同类型的N元语法

根据考虑的单词序列长度，N元语法可以分为以下类型：

- **一元语法（Unigram）：**只考虑单个单词的概率。
- **二元语法（Bigram）：**考虑相邻两个单词的概率。
- **三元语法（Trigram）：**考虑相邻三个单词的概率。
- **N元语法：**考虑相邻N个单词的概率。

N元语法中，N越大，模型的复杂度和准确度越高，但训练和生成的时间开销也越大。

### 2.2 N元语法在文本生成中的应用

#### 2.2.1 N元语法语言模型的构建

基于N元语法的语言模型可以通过以下步骤构建：

1. **训练语料库：**收集大量相关领域的文本数据作为训练语料库。
2. **N元组提取：**从训练语料库中提取连续的N元组序列。
3. **频率统计：**计算每个N元组出现的频率。
4. **概率估计：**根据频率计算每个N元组的概率。

#### 2.2.2 基于N元语法的文本生成算法

基于N元语法的文本生成算法如下：

1. **初始化：**从训练语料库中随机选择一个N元组作为初始序列。
2. **单词选择：**根据初始序列的概率分布，选择下一个单词。
3. **更新序列：**将选择的单词添加到序列中，并更新序列的概率分布。
4. **重复步骤2和3：**重复上述步骤，直到生成所需的文本长度。

import random

def generate_text(n, corpus):
    """基于N元语法的文本生成算法。

    参数：
        n: N元语法的阶数。
        corpus: 训练语料库。

    返回：
        生成的文本。
    """