马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 语言模型

马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了语言模型和它在NLP任务中的重要性。它解释了语言模型是如何通过学习文本数据中的语言规律来预测下一个单词的概率。视频还讨论了如何使用迁移学习和神经网络来改进语言模型的性能。此外,视频还介绍了如何评估语言模型的性能,并提到了困惑度作为一种评估指标。最后,视频提到了在使用语言模型时需要注意的一些问题。

语言建模介绍:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程语言建模,它是NLP中一项核心任务,近年来变得越来越重要。所有最先进的NLP模型都以某种方式使用语言建模。语言建模通常用作迁移学习的自监督组件。下一周的讲座将深入探讨神经语言模型及其训练方法。还回答了一些关于期中考试形式和最终项目小组规模的问题。

基本编码与迁移学习:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了基本编码,尤其是在pytorch中的编码方法。对于那些编码或数学背景有限的人,建议尽早开始学习。此外,还简要回顾了迁移学习范式和语言建模的重要性。迁移学习可以利用更多的数据,而语言建模可以帮助模型学习有用的语言特性。通过对大量未标记文本的学习,模型可以学习到复杂的现象,如否定和对比连词的影响。这是迁移学习的第一阶段。

无监督预训练:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了迁移学习的第一阶段-无监督预训练,通过自我监督的方式处理大量未标记的数据,为下游任务提供基础模型。语言建模是无监督预训练的核心目标之一,通过为给定输入文本分配概率,可以在翻译、语音识别等应用中提供帮助。此外,语言模型还可以用于自动字幕和自动完成等功能。

链式法则:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了语言模型中的链式法则。语言模型可以将一个句子的联合概率分解为多个条件概率的乘积,其中每个条件概率表示给定前缀的情况下,下一个单词出现的概率。通过对大量语料库进行前缀和单词的统计,并进行归一化,可以得到非常强大的语言模型。

前缀预测问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了在语言模型中使用前缀来预测下一个单词的问题。作者指出,由于前缀长度的限制,无法准确估计所有可能跟随的单词,因此需要进行适当的简化。作者介绍了使用马尔可夫假设来近似条件概率的方法,并提到了使用更大的上下文来更好地约束下一个单词的可能性。最后,作者提到了在n-gram语言建模中的挑战。

一元模型与二元模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了语言模型中的一元模型和二元模型。一元模型没有上下文,只能学习到词在数据集中的频率分布,生成的文本不符合语法。二元模型考虑了上一个词作为上下文,生成的文本更加符合语法。通过增加上下文的长度,我们可以更准确地近似词的概率分布。但是,当上下文的长度增加到一定程度时,由于数据稀疏性,我们无法准确估计概率。因此,语言模型的选择要权衡上下文长度和模型的准确性。

n-gram模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了n-gram模型,通过增加n-gram模型的顺序,可以提高语言模型的质量,但也会增加建模的复杂性。然而,n-gram模型无法处理长距离依赖关系,因此在预测下一个词时会受限。视频还提到了二元模型的计数和划分方法,以及序列符号的重要性。

起始符号与条件概率:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了如何根据序列中的起始符号和单词的出现情况来计算条件概率。通过查找启动序列的出现次数以及启动序列后面单词的出现次数,可以计算出给定启动序列情况下某个单词出现的概率。同时还介绍了单词类型和标记的概念,以及如何利用这些信息来建立二元模型。该视频提及了一个实际的餐厅数据集,展示了如何根据数据集中单词的出现情况来计算概率。最后,视频还提到了如何处理出现次数为零的情况,以避免出现概率为零的情况。

重要概念与对数概率:在马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中,讲解了语言建模中的一些重要概念。首先,介绍了一元组计数的概念,即统计短语中单词的出现次数。然后,讲解了条件概率的计算方法,以及如何使用条件概率估计序列中句子的联合概率。接着,讨论了使用对数概率来处理概率下溢问题的方法,并解释了为什么语言建模是一项好的任务,因为它能够学习语言的各种属性和规律。最后,强调了语言建模在自我监督中的重要性。

语言模型评估:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了语言建模的重要性以及如何评估语言模型。在训练语言模型时,建议使用Ken LM工具包,它具有很多优秀的平滑功能。在评估语言模型时,我们通常使用一个指标叫做”perplexity”,它可以衡量模型对测试集的概率分配能力。同时,我们强调不要在测试集上进行训练,以免影响评估结果。

困惑度的概念与使用:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了语言模型中困惑度的概念和使用。困惑度是衡量语言模型预测准确性的指标,它表示在给定上下文的情况下,模型对下一个词的预测的分支因子。困惑度越低,模型的预测越准确。而使用不同长度的上下文(如一元模型、二元模型、三元模型)会显著影响困惑度。此外,数据集的大小也会影响困惑度的表现。因此,在选择语言模型时,需要根据数据集大小和上下文的长度来确定模型的顺序。

n-gram模型中的零概率问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主要讨论了n-gram模型中的零概率问题。如果在测试数据中遇到未见过的二元组,那么整个句子的概率就会变为零,无法计算困惑度。为了解决这个问题,我们可以从已观察到的数据中窃取一些概率质量,分配给未观察到的二元组。这种方法称为平滑。在下一节课中,我们将讨论神经语言建模,不再深入探讨平滑方法。

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