AI大模型开发原理篇-1：语言模型雏形之N-Gram模型

N-Gram模型概念

N-Gram模型是一种基于统计的语言模型，用于预测文本中某个词语的出现概率。它通过分析一个词语序列中前面N-1个词的出现频率来预测下一个词的出现。具体来说，N-Gram模型通过将文本切分为长度为N的词序列来进行建模。

注意：这里的一个Gram(词)不一定是一个单词一个汉字，也可以是一个词组，一个短语，比如“唐僧”、“自然语言”等，还可以是一个字符,比如playing可以分为 play 和 ##ing 这2个Gram。

Unigram（1-Gram）: 仅依赖于当前词的概率。例如，给定一个句子“我爱自然语言”，它将被切分为“我”，“爱”，“自然语言”三个独立的词。
Bigram（2-Gram）: 使用前一个词来预测下一个词。例如，在句子“我爱自然语言”中，Bigram模型将考虑“我 → 爱”和“爱 → 自然语言”两个词对的概率。
Trigram（3-Gram）: 使用前两个词来预测下一个词。例如，句子“我爱自然语言”可以表示为“我爱 → 自然语言”的三元组。

主要特点：

局部上下文：N-Gram模型假设一个词的出现仅依赖于前面N-1个词。这意味着它没有考虑词序列中更远的上下文信息。
简易实现：N-Gram模型实现简单，可以用于机器翻译、文本生成、自动纠错等多种任务。
数据稀疏问题：随着N的增大，可能会遇到数据稀疏问题，因为某些N-Gram组合可能在训练数据中没有出现过。

优缺点：

优点：
- 简单易懂，容易实现。
- 可以在不需要太复杂计算的情况下，对语言进行一定的建模。
缺点：
- 模型可能会忽略远距离词之间的依赖关系，限制了其对复杂语言模式的捕捉能力。
- 数据稀疏问题：如果某个N-Gram在训练数据中没有出现过，模型就无法进行有效预测。

应用场景：

自动文本生成：通过N-Gram模型，可以生成流畅的文本，虽然在复杂度和语义准确度上有一定局限性。
拼写纠错：可以根据大数据中最常见的词组合来判断用户输入是否有误。
语言翻译：基于N-Gram的机器翻译模型，虽然如今已经被更先进的模型（如神经网络）所取代，但仍然有其历史意义。

N-Gram模型的构建过程

1. 数据预处理

首先，获取原始文本数据，并对其进行预处理。这个过程通常包括：

文本清洗：去除无用的符号、标点符号、特殊字符、HTML标签等。
分词：将文本划分为词（或字），这是N-Gram模型的基础。在不同语言中，分词的方法可能有所不同。一般的自然语言处理工具包都为我们提供好了分词的工具。比如，英文分词通常使用NLTK、spaCy等自然语言处理库，中文分词通常使用jieba库（中文NLP工具包），而如果你将来会用到BERT这样的预训练模型，那么你就需要使用BERT的专属分词器Tokenizer，它会把每个单词拆成子词——这是BERT处理生词的方法。
去除停用词（可选）：停用词是指在某些任务中不重要的词，比如“的”、“是”等。虽然在一些情况下，停用词不被删除，但在构建模型时有时会去除这些词以提高效率。

2. 生成N-Grams

在数据预处理完成后，接下来就是生成N-Grams。在这一过程中，将文本划分为连续的N个词组成的序列。

Unigram：每个单独的词构成一个N-Gram。例如，文本“我爱自然语言”会变成 ["我", "爱", "自然语言"]。
Bigram：将相邻的两个词作为一个N-Gram。例如，文本“我爱自然语言”会变成 ["我爱", "爱自然语言"]。（可称为二元组）
Trigram：将相邻的三个词作为一个N-Gram。例如，文本“我爱自然语言”会变成 ["我爱自然语言"]。

3. 计算N-Gram频率

对于生成的N-Grams，计算它们在整个训练语料中出现的频率。这通常使用一个词频统计工具或者简单的计数器来完成。例如，假设你的文本数据中出现了以下的Bigram：

“我爱” 出现了5次
“爱自然语言” 出现了3次
“我学习” 出现了2次

4. 计算概率

N-Gram模型的核心就是通过计算每个N-Gram的出现概率。对于一个N-Gram模型，我们需要计算一个特定N-Gram的条件概率，表示给定前N-1个词的情况下，某个特定词出现的概率。如，二元组“我爱”在语料库中出现了3次，而二元组的前缀“我”在语料库中出现了10次，则给定“我”，下一个词为“爱”的概率为30%（如下图所示）。