深度解析：自然语言处理之序列模型-语言模型详解

本资源是一系列关于AI人工智能-NLP技术的自然语言处理课程，由互联网新技术在线教育领航者制作，针对初学者和需要回顾知识的学生设计。课程共分为十节课，重点讲解了语言模型这一关键概念，包括： 1. 语言模型基础：课程首先介绍语言模型是什么，它是自然语言处理中的核心组成部分，用于衡量一个句子或序列在语言中的概率，帮助机器理解和生成人类语言。 2. N-gram模型：N-gram模型是语言模型的基础形式，包括一元语法（unigram）、二元语法（bigram）和三元语法（trigram），它们基于马尔可夫假设，认为未来词的概率仅依赖于前几个词，体现了“无记忆性”。 3. 语言模型的评价：课程深入探讨了如何评估语言模型的性能，如考虑词汇表外词（OOV，Out-Of-Vocabulary）的处理以及平滑方法的应用，以提高模型对未知词的预测准确性。 4. 神经网络语言模型：神经网络语言模型（NNLM）和循环神经网络语言模型（RNNLM）是更高级别的模型，利用神经网络结构捕捉更复杂的语言结构和上下文信息，提高了模型的预测精度。 5. 实际应用示例：课程还展示了语言模型在输入法、机器翻译、语音识别等场景中的应用，通过概率语言模型来指导机器生成更自然的人类语言表达。 6. 计算与链式法则：N-gram的计算方法采用链式法则，展示了如何利用马尔可夫假设进行概率计算，以及如何在反向传播过程中更新模型参数。 通过这套课程，学习者可以系统地掌握自然语言处理中的语言模型理论，并理解其在实际项目中的应用。对于想要深入了解自然语言处理技术的人来说，这是一个非常有价值的学习资源。全套课程可以从提供的链接下载，共计69页，适合不同层次的学习者进行深入学习。