计算语言学讲义：语言模型和N元语法模型

计算语言学讲义二 计算语言学讲义二主要介绍了词法分析的主要方法，每个方法采用哪种模型，需要考虑哪些问题。下面是相关知识点的总结： 语言模型 语言模型是计算语言学中一个重要概念，给出了任何一个句子的出现概率。语言模型是一个概率分布，它给出了语言中所有可能的句子的出现概率。在统计语言模型中，对于一种语言，任何一个句子都是可以接受的，只是接受的可能性（概率）不同。 语言模型的类型 理论上，单词串的任何一种概率分布都是一个语言模型。实际上，N元语法模型是最简单也是最常见的语言模型。N元语法模型由于没有考虑任何语言内部的结构信息，显然不是理想的语言模型。其他语言模型包括隐马尔科夫模型（HMM）、概率上下文无关语法（PCFG）、概率链语法（ProbabilisticLinkGrammar）等。 N元语法模型 N元语法模型是一种常用的语言模型，它基于N-Gram建立的语言模型。N-Gram是由N个词组成的串，可以称为“N元组”或“N元词串”。N元语法模型假设单词wi出现的概率只与其前面的N-1个单词有关。 词法分析 词法分析是计算语言学中一个重要的步骤，它主要包括词法分析、句法分析和语义分析三个阶段。词法分析的主要方法有基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法，每种方法都有其优缺。 词法分析的主要方法 基于规则的方法：这种方法基于语言的规则和约束，例如词典、语法规则等。基于规则的方法可以生成语言的所有可能的句子，但是这种方法存在一些缺陷，例如规则的定义、规则的应用等。 基于统计的方法：这种方法基于语言的统计特征，例如语言模型、N元语法模型等。基于统计的方法可以生成语言的所有可能的句子，并且可以根据语言的统计特征来判断句子的正确性。 基于机器学习的方法：这种方法基于机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。基于机器学习的方法可以生成语言的所有可能的句子，并且可以根据语言的统计特征来判断句子的正确性。 计算语言学讲义二主要介绍了词法分析的主要方法，每个方法采用哪种模型，需要考虑哪些问题。这些知识点对于计算语言学的研究和应用具有重要的意义。