自然语言处理(NLP)-语言模型【用来判断一句话语法上是否通顺】：N-gram语言模型（基于语料库的统计结果）--＞ N-gram神经网络语言模型 【语言模型的评估（①：PPL困惑度；②：BPC）】
统计语言模型实际上是一个概率模型，所以常见的概率模型都可以用于求解这些参数
常见的概率模型有：N-gram 模型、决策树、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、神经网络等
目前常用于语言模型的是 N-gram 模型和神经网络语言模型
一、概率的链式规则（Chain Rule）
朴素贝叶斯中使用的独立性假设为
P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn)(1)P(x_1,x_2,x_3,...,x_n)=P(x_1)P(x_2)P(x_3)...P(x_n) \tag{1}P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn)(1)
去掉独立性假设，有下面这个恒等式，即联合概率链规则
P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2∣x1)P(x3∣x1,x2)...P(xn∣x1,x2,...,xn−1)(2)P(x_1,x_2,x_3,...,x_n)=P(x_1)P(x_2|x_1)P(x_3|x_1,x_2)...P(x_n|x_1,x_2,...,x_{n-1}) \tag{2}P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2∣x1)P(x3∣x1,x2)...P(xn∣x1,x2,...,xn−1)(2)
其中， xix_ixi代表一个词，联合概率链规则表示句子中每个词都跟前面一个词有关，而独立性假设则是忽略了一个句子中词与词之间的前后关系。
例如：S = 我爱北京天安门，那么此时我们希望知道这句话合理的可能性有多少？ 就需要计算
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