《深度学习》自然语言处理统计、神经语言模型结构、推导解析

一、语言转换方法

1、如何将语言转换为模型可以直接识别的内容

1）数据预处理

2）特征提取

3）模型输入

4）模型推理

二、语言模型

1、统计语言模型

1）案例：

• 运行结果：

• 稀疏矩阵内容表达：

2）统计学语言模型存在的问题

• 参数空间的爆炸式增长

• 缺乏考虑词与词之间内在联系的能力

2、神经语言模型

1）传统自然语言处理

2）如何解决维度灾难问题

3）词嵌入embedding

4）word2vec训练词向量的模型

• CBOW

• SkipGram

5）模型训练过程

一、语言转换方法

1、如何将语言转换为模型可以直接识别的内容

1）数据预处理

首先，需要对原始语言数据进行预处理。这包括分词、去除停用词 等操作，以便将语言数据转换成可以被模型处理的形式。

2）特征提取

在将语言转换为模型可识别的内容之前，需要将语言数据转换为数值特征。常见的特征提取方法包括TF-IDF、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）等。这些方法可以将文本中的单词或短语转换为向量表示，便于输入到模型中进行处理。

3）模型输入

将特征转换为模型可以接受的输入形式。具体形式取决于所使用的模型类型。例如，对于神经网络模型，可以通过将特征表示为张量或矩阵的形式来输入模型。

4）模型推理

将输入的特征数据输入到训练好的模型中进行推理或者生成。根据任务的不同，可以使用不同的模型，如分类模型、序列生成模型等。

二、语言模型

1、统计语言模型

统计语言模型是一种基于统计模型的语言处理技术。它主要用于计算一个给定文本序列的概率或预测下一个单词的概率。统计语言模型通过分析大量的文本数据，学习单词之间的概率分布，从而能够生成符合语法和语义规则的新文本。

比如之前机器学习中使用词向量转换的方法，将单词表示为向量的技术，能够捕捉单词之间的语义和语法关系。

1）案例：

有以下4段文本字符串，可将其当做四个文本文档，将其转化为数值类型特征矩阵

text = [' dog cat fish ' , ' dog cat cat ' , ' fish bird ' , ' bird ' ]

对这四篇文档进行分词，然后转化为数值类型，代码如下

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # 导入库将文本集合转换为词频矩阵

texts = ['dog cat fish','dog cat cat','fish bird','bird']   # 随机建立个数据，每个文本字符串代表一个文档
cont = []
cv = CountVectorizer(max_features=6,ngram_range=(1,2))  # 建立一个模型，参数为最大特征数，转换后的特征矩阵将最多包含6列，以及词前后拼接长度范围
cv_fit = cv.fit_transform(texts)   # 训练数据，返回一个稀疏矩阵
print(cv_fit)   # 打印稀疏矩阵
print(cv.get_feature_names_out())  # 打印所有特征值
print(cv_fit.toarray())   # 将稀疏矩阵转变为矩阵类型

• 运行结果：

其中每一行代表一篇文章，每一列代表是否有总分词库中的词，由此来形成矩阵。

• 稀疏矩阵内容表达：

2）统计学语言模型存在的问题

• 参数空间的爆炸式增长

统计语言模型在建模时需要估计大量的参数，特别是在N（模型考虑的词语个数）较大时（N通常表示模型考虑的上下文的长度，也称为n-gram的n值），由于词汇量很大，参数空间会随着N的增加而指数级增长。这就导致模型需要更多的数据来进行准确的参数估计，训练时间和计算资源也会随之增加。

• 缺乏考虑词与词之间内在联系的能力

传统的统计语言模型主要关注词语的频率和概率分布，并没有考虑到词之间的语义和上下文关系。这使得模型在处理类似的句子时可能会出现问题。例如，在给定的训练数据中没有出现过类似于"the cat is walking in the bedroom"这样的句子，但是在训练数据中出现了类似的句子，如"the dog is walking in the bedroom"或"the cat is running in the bedroom"。从这些相似的句子中，我们可以推测出"the cat is walking in the bedroom"这个句子的概率较高，但是传统的统计语言模型可能无法准确地捕捉到这种内在联系性。

2、神经语言模型

神经语言模型通过使用神经网络来学习文本数据中语言的概率分布，从而能够生成文本、评估文本的合理性和预测下一个词或句子。

在神经语言模型中，通常使用循环神经网络或其变种（如长短时记忆网络，LSTM）来处理序列化的文本数据。模型会根据输入文本的上下文信息，预测下一个词或句子的概率分布。

神经语言模型可以通过训练大量的文本数据，学习出单词之间的语义和上下文关系。在训练过程中，模型会根据已经观察到的文本序列，通过优化方法调整模型参数，使得模型能更准确地预测下一个词或句子。

1）传统自然语言处理

在传统自然语言中，通常将词语或者字做向量化，例如one-hot编码（独热编码），例如我们有一句话为：“我爱北京天安门”，我们分词后对其进行one-hot编码，即只有一个维度为1，其他维度都为0的向量。如下所示：

首先将文章 “我爱北京天安门” 分词，得到【我，爱，北京，天安门】，那么这四个词即可表示这句话的词库，将这篇文章的分词进行独热编码得到下列表达方式：

即文章的第一个词表示为词库索引的第一个词，将其表示为1，其余词表示为0，第二个词表示为第二个特征为1，其余特征为0，以此类推。

假如此时有一篇文章有很多很多个词，将其分词后的得到的词库有1000个单词（不重复），那么按照上述独热编码的方式，将这这篇文章转变为向量格式，然后则会有第一个词表示为000.....0001，第二个词表示为000.....0010，每个词表示的有999个0和1个1，每一行代表一个单词的特征，列数表示词库中词的个数，行数表示文档内词的个数，此时则会出现矩阵为非常稀疏，出现维度灾难，例如将上述文档 “我爱北京天安门”以独热编码的格式表达，假设此时语料库中有4960个词，那么将这个文档表达后的形式为下列所示：

2）如何解决维度灾难问题

将上述类型降低维度，即可达到目的

此时通过神经网络训练，将每个词都映射到一个较短的词向量上来，这个较短的词向量维度是多大呢？一般需要在训练时自己来指定。现在很常见的例如300维。

3）词嵌入embedding

词向量的意思是将自然语言转换为向量的过程，那么词嵌入就是神经语言模型中的一种词向量转换的一种方法。

将高维度的词向量转换为低维度的词向量表示的方法，我们称之为词嵌入。

4）word2vec训练词向量的模型

word2vec分为两个模型。

• CBOW

以上下文词汇预测当前词，前后两个单词预测当前词，这里的两个单词是自定义个数的

例如：有这么一句话，“普京若美不批准战略武器新条约俄将发展核力量”，此时将普京、若当做前两个词，不、批准当做后两个词，美当做被预测的值，那么此时这五个词当做第一个预测单元，那么第二个预测单元就是若、美、不、批准、战略，第三个......，每个词都由独热编码的值表示，将每一个预测单元传入模型进行训练

• SkipGram

以当前词预测其上下文词汇，即当前词预测前后两个单词，这里的两个单词也是自定义个数的

5）模型训练过程

1、当前词的上下文词语的one-hot编码输入到输入层。

2、这些词分别乘以同一个矩阵W(V*N)后分别得到各自的1*N 向量。

3、将多个这些1*N 向量取平均为一个1*N 向量。

4、将这个1*N 向量乘矩阵 W'(N*V) ,变成一个1*V 向量。

5、将1*V 向量softmax归一化后输出取每个词的概率向量1*V

6、将概率值最大的数对应的词作为预测词。

7、将预测的结果1*V 向量和真实标签1*V 向量（真实标签中的V个值中有一个是1，其他是0）计算误差

8、在每次前向传播之后反向传播误差，不断调整 W(V*N)和 W'(V*N)矩阵的值。

例如上述的“普京若美不批准战略武器新条约俄将发展核力量”这句话，词库有4960个单词，首先将第一个预测单元的5个词的独热编码传入模型，输入层的格式为4*4960，即4个词，每个词的特征维度为4960个，传入后将其乘以矩阵4960*300，使其降低维度为4*300格式，这里的4960*300则为需要训练的第一个权重参数 $\omega$ 1，再将得到的4*300格式的矩阵按列相加求平均，即对每一列的值求平均，然后得到1*300的矩阵，再将这个1*300的矩阵乘以矩阵300*4960，这个300*4960则为需要训练的第二个权重参数 $\omega$ 2，然后的得到1*4960的矩阵，对这个1*4960的矩阵进行softmax归一化后取出每个词的概率向量1*V，概率最大的则为预测的词，然后将这个预测的值与真实值利用损失函数计算损失值，然后还要进行反向传播来不断更新权重参数来降低损失值的大小。