小白学NLP学习笔记-入门

一序

学习没有捷径可以走。对于NLP来说数学跟Python是绕不过去的。立个flag.希望能踏实的通过学习，知道别人的文章写得啥，对于工作有指导。

老师说：要具备这样的能力

现实生活中的问题=========》》》数学优化问题=========》》》通过适合的工具解决

二 NLP的定义以及歧义性

NLP=NLU（语音、文本-->意思）+ NLG（意思-->文本/语音）

NLP:理解，NLG表达

2.1Ambiguity (一词多义)

苹果的例子--》公司还是水果？

怎么解决：有统计数据。

还有根据上下文（context ），去更新认知。

2.2 Machine Translation

简单来说，机器翻译就是把一种语言翻译成另外一种语言，在这里，老师举例假设有个语料库，从A语言-B 语言。

直接case: 根据单词直接匹配。（基于规则的方法，可以理解为整理出一个词典）

问题：慢、语法不对

步骤1：分词后词典话处理。

步骤2：对于所有结果排列组合，同于语言模型（LM）进行打分，找出得分最高的。

翻译模型建立起两种语言的桥梁，语言模型是衡量一个句子在目标语言中是不是流利和地道。这两种模型结合起来，加上其他一些小的优化，就能起到基础的机器翻译的作用。

这种方案的缺点：计算量很大，单词多的话计算排列有N！的方式。从你给你算法复杂度上看属于指数型。

改进：把两步合并为一步。就是维特比算法。

从数学角度来看：可以理解为假设中文为C，英语为E。

补充下数学知识：

正向概率：

已知袋子有多少个黑球、白球，问从袋子中任意取出一个球，是红球或黑球的概率。

逆向概率：

如果我们只知道袋子里不是黑球就是白球，并不知道各自有多少个，而是通过我们摸出的球的颜色，问袋子里黑白球的个数。

先验概率：

过经验来判断事情发生的概率就是先验概率。北京冬天有雾霾比较多。这就是个事实，不用任何条件。

条件概率：

P(A|B)，即在B发生的条件下，A发生的概率

后验概率：

后验概率就是事情发生结果之后，事情发生可能有很多原因，推测事情有哪个原因引起的概率。

好了，再来看机器翻译的目标，假设源语言是法语x，目标语言是英语y，机器翻译的目标就是寻找y，使得P(y|x)最大。

根据贝叶斯公式：

如下图所示，通过贝叶斯公式可拆分成两个概率的乘积：

上图中P(y)就是之前介绍过的语言模型，P(x|y)是由目标语言到源语言的翻译模型。这样就能逐个计算了，所以问题就转化为怎样求解P(x|y)。

（你可能会跟我一样有疑问，贝叶斯公式下面不是还有个分母吗，上面怎么就只要分子那两项了？这里为了简化，把分母视为常数给忽略了）

语言模型是提前训练出来的，打分越高表示约接近语法，更通顺。

怎么打分？可以用n-gram的方法。

老师开始手写公式了。

联合概率： P(w1,w2,⋯,wm)=P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1,w2)⋯P(wm|w1,⋯,wm−1)

Unigram model：

不考虑条件概率，= P(w1)P(w2）...P(wm)

bigram model: 考虑到与前1个单词的顺序

=P(W1)⋅P(W2∣W1)⋅P(W3∣W2)⋅...⋅P(Wn∣Wn−1)

trigram model:考虑到与前2个单词的顺序，

= P(W1)⋅P(W2∣W1)⋅P(W3∣W1,W2)⋅P(W4∣W2,W3)⋅...⋅P(Wn∣Wn−2,Wn−1)

这就是马尔科夫假设(markov assumption)，是对理想条件的一个近似求值。