人民日报语料的N-gram模型设计与PP值评估

N-gram Language Models 设计文档详细介绍了如何利用最大似然估计方法在中文文本中构建n-gram（unigram, bigram, trigram）语言模型的过程。该文档针对的是已分词并带有标注的中文语料，例如人民日报的标注语料，其中每个词包括符号、多音字、专有名词的标注，以及特定的格式如“/\w+”。 实验的主要目标是计算不同n-gram模型在测试集上的PP值，这是一个用于衡量语言模型性能的指标，它涉及对句子中n元组出现概率的估计和修正。由于可能出现分子为0的情况，即某些n-gram在训练集中未观测到，文档采用了平滑技术（如Kneser-Ney或Jelinek-Mercer等）来处理这种稀疏性问题。 文档的执行环境是Python 2.7在Windows 10下的WingIDE 5.1集成开发环境。具体步骤包括： 1. **数据预处理**：清洗输入数据，去除日期、时间等与统计PP值无关的信息，保留词性和多音字等特征。 2. **模型构建**：利用最大似然估计计算每个n-gram的出现概率。当遇到计数为0的情况，通过平滑方法调整概率值。 3. **性能评估**：通过PP值来度量模型的预测能力，PP值是通过将每个n-gram概率累积后取对数，再指数化得到的。 4. **实验设置**：将数据分为训练集和测试集，训练集用于构建模型，测试集用于评估模型在新数据上的表现。delta参数在平滑算法中扮演关键角色，通过步进方式调整，以观察PP值随delta变化的趋势。 5. **输出**：程序输出包括每个n-gram模型的PP值以及delta变化对PP值的影响图，这对于模型的优化和选择至关重要。 这份文档提供了一个完整的流程，展示了如何运用N-gram语言模型在中文文本中进行建模、评估和优化，尤其是在处理中文特定标记和稀疏性问题时所采取的有效策略。