一、基本概念补充
在构建语言模型之前补充几个自然语言处理（NLP）基本概念。
（1）语料库（Corpus）
① 语料库的定义
在自然语言处理（NLP）领域，语料库是一个经过组织和加工的大型文本集合。这个集合可以包含各种形式的文本材料，比如书籍、报纸文章、网页内容、社交媒体帖子、对话记录等。语料库是构建和评估语言模型、进行文本分析、语法研究、机器翻译等NLP任务的基础资源。一个好的语料库往往具有代表性和广泛性，能够覆盖目标语言或领域内的各种语言现象和风格。
② 语料库可以按照不同的标准分类
- 按语言类型：单语语料库（只包含一种语言的文本）、双语或多语对照语料库。
- 按主题领域：通用语料库、法律语料库、医疗语料库等。
- 按文本来源：书面语语料库、口语语料库、网络语料库等。
- 按标注程度：未标注语料库、句法标注语料库、语义标注语料库等。
（2）NLP中的训练集
在机器学习和NLP任务中，训练集是语料库的一个子集，专门用于训练模型。 训练集中的一个个实例通常包括输入数据（如文本）及其对应的标签或期望输出（如分类标签、翻译文本等）。通过在训练集上不断调整模型参数，模型逐渐学会如何从输入预测正确的输出，从而达到学习任务的目标。
（3）分词（Tokenization）
① 分词的定义
分词（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的一个基本步骤，它指的是将文本数据分割成更小的、具有意义的单位，这些单位被称为“tokens”。在很多语言中，如英语，这些tokens通常是单词，但也可以是句子或任何有意义的字符序列。
一句英文句子 "The quick brown fox jumps over the lazy dog." 经过分词后，可能得到如下tokens：["The", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog", "."]。在中文中，由于没有自然的空格分隔，分词可能更为复杂，需要识别词语边界，如“我爱北京天安门”分词后可能是 ["我", "爱", "北京", "天安门"]。
③ 以单词级医疗语料库举例
患者 主诉 腹痛 伴 发热 三 日 ，
初步 诊断 为 急性 胃炎 ，
建议 行 血常规 检查 与 腹部 B 超 。
给予 抗生素 治疗 ，
并 注意 饮食 调整 ，
避免 辛辣 刺激 食物 。在这个简化示例中，通过空格分隔词语来构造语料库是一种基本方法，这有助于模型识别和学习词语之间的统计关系。
对于中文而言，由于它是表意文字且缺乏自然的分隔符，分词（即将连续的汉字序列切分成有意义的词语单元）是一个更为复杂的过程，通常使用jieba分词器。正确的分词对于确保模型理解句子意义至关重要。
二、用RNN来构建语言模型的步骤
通过以下步骤，可以构建一个基于RNN的语言模型，该模型能够学习语言的统计规律并生成新的文本序列。
（1）准备语料库/数据预处理
- 文本清洗：去除无关字符，如标点符号、数字等（根据需求保留部分标点符号以保持语义完整性）。
- 分词：对中文文本进行分词处理，英文文本则可能直接按空格分隔。
- 构建词汇表：创建一个词汇到索引的映射表，通常包括所有出现过的单词和一个特殊的未知词（UNK）标记。
- 序列化与填充：将文本转化为数字序列，每个单词用词汇表中的索引表示，并对序列进行填充或截断以统一长度。
（2）模型架构设计
- 选择RNN类型：基于任务需求，选择标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。
- 输入层：定义输入数据的形状，通常是词嵌入（word embeddings）形式。
- 循环层：构建循环结构，让模型能够捕获序列数据中的时间依赖性。
- 输出层：使用softmax函数，输出每个时间步下一个词的概率分布。
（3）训练模型
- 定义损失函数：常用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），衡量预测概率分布与真实标签之间的差异。
- 优化器选择：如Adam、SGD等，用于更新模型权重以最小化损失。
- 训练循环：通过反向传播和梯度下降，多次遍历整个训练数据集，逐步调整模型参数。
（4）超参数优化与评估
- 学习率、批次大小、隐藏层大小、词嵌入维度等参数的选择和调整，以提升模型性能。
- 使用验证集监控过拟合，调整模型直到性能不再提升。
- 在测试集上评估模型性能，常用指标包括困惑度（Perplexity）、准确率（对于分类任务）等。
（5）生成文本
- 采样策略：可以使用贪婪搜索等策略从模型输出的概率分布中选择下一个词。
- 生成序列：给定初始词汇或随机词汇开始，不断根据模型预测的下一个词概率生成后续文本，直至达到预定长度或满足特定停止条件。
