北大NLP课程：n元模型详解与语言建模

本资源是北京大学语言学研究所的自然语言处理课程系列的一部分，专注于"n元模型"这一章节。n元模型是自然语言处理中的一个重要概念，它在语言建模中扮演关键角色，通过统计方法对自然语言中的句子进行概率分析。在自然语言处理中，n元模型（也称n-gram模型）基于马尔可夫假设，假设当前词的出现仅与前n-1个词有关，以此来估计句子的概率分布。 在n元模型中，我们有几种不同的类型： 1. 一元模型 (unigram): 这是最基础的形式，只考虑每个词独立出现的概率，不考虑它们之间的依赖关系。公式表示为 \( P(s) = P(w_1) \times P(w_2) \times ... \times P(w_l) \)。 2. 二元模型 (bigram): 考虑到前后两个词的关联，概率计算为 \( P(s) = P(w_1) \times P(w_2|w_1) \times ... \times P(w_l|w_{l-1}) \)。 3. 三元模型 (trigram): 更进一步，考虑了前三个词的组合，公式为 \( P(s) = P(w_1) \times P(w_2|w_1) \times ... \times P(w_l|w_{l-2}, w_{l-1}) \)。 语言建模的目标是根据给定的语言样本估计出整个语言的概率分布，这对于诸如语音识别、文本生成、机器翻译等任务非常重要。例如，通过n元模型可以对句子 "I like eating apple" 进行概率评估，从而判断其是否符合语言习惯。此外，n元模型在汉语分词中也有应用，通过对文本进行切分并考虑词与词之间的关系，提高正确率。 n元模型参数的估计通常依赖于大规模的语料库，通过计算每个n元组在语料库中出现的频率来近似概率。词表（ Vocabulary, \( V \)）是所有可能单词的集合，而词表大小（\( |V| \)）反映了模型的复杂度。 总结来说，本课程详细讲解了n元模型的概念、应用场景、计算方法以及参数估计，对于理解和实践自然语言处理中的语言建模具有重要的参考价值。无论是对自然语言处理初学者还是希望巩固知识的专业人士，都能从中获益匪浅。完整课程列表提供了丰富的学习资源，涵盖了从基础知识到深度学习模型的广泛内容，适合系统学习自然语言处理。