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标题: 基于统计的语言处理规则——读吴军“数学之美”(2) [打印本页]

作者: 就爱抬杠    时间: 2012-6-26 21:24
标题: 基于统计的语言处理规则——读吴军“数学之美”(2)
从人类学习语言的过程来说,本来就有两种办法:一种是本国人的办法,从小听说读写,没有人去费心学什么语法规则;另外一种是外国人的办法,学语法,背单词,语法学得头头是道,单词背了一堆,真正用起来还是不行。哪种效果好,不言而喻。
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如果换个角度来看,可以说外国人的办法是基于“规则”的办法,这些“规则”就是由语言学家总结的语法;本国人的办法则是基于“统计”的办法,只不过这种”统计“在日常生活中就自动做了,自己都意识不到。“熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟”,多接触语言素材,天长日久,自然知道怎么说是对的,怎么说是错的,怎么说更好一些。
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人的大脑当然和计算机不一样,但用语法规则的办法即使对计算机来说也是走不通的。问题的关键不在于计算机没法处理大的计算量,而在于没有那么多“语言学家”来拟定这些千变万化、日新月异的语法规则。那么用统计的方法呢?处理大数据量,向来是计算机的强项。而且统计方法的好处在于样本少了也能用,样本越多越精确。假如我们想让计算机判断“bush“到底是总统布什还是“小树丛”,当然可以靠制定诸如“布什”应当接着总统之类的规则来实现,但更好的方法应该还是靠上下文:在总统,国会,伊拉克之类的词旁边出现的”bush“,是布什的可能性当然高得多。
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计算机如何能判断一句话该怎么说?两个词之间的概率关系是可以通过语料库统计出来的,词A和词B的相对频度,就等于AB出现的频度除以B的频度。选取概率最高的方式,这就应该是所能得到的最好的结果。推而广之,一句话中各个词的关系也是可以的。但这是一种条件概率,第二个词的概率依赖于第一个词,而第三个词依赖于第一个、第二个词……问题变得非常复杂,但数学上我们可以假设任意一个词的概率只与它前面一个词相关,问题就大大简化了,而这样的假设得出的结果也是可用的。* r! ]9 O9 N+ ~
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现实问题当然没那么简单,一个词出现的概率当然与前面的词相关。一般的,假设与前面N-1个词相关,则称为N-1阶马尔可夫假设。N=1时,就是上下文无关的假设,就像高级程序语言一样;N=2时,就像刚才提到的,是只与前面一个词相关的假设,而一般常见的是N=3。
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: f2 K1 o+ i7 k实践证明,从N=2到N=3,效果提升明显;N=3到N=4,效果提升并不显著,资源消耗却相对增加很快。目前GOOGLE的翻译系统和语言识别系统做到了N=4。
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* w2 v8 x7 D$ F; g- |( }有了模型,当然需要训练,而当语料资源不足时,训练出的概率可信度会出现问题。譬如外星人在小镇上数了5分钟,一共数到6个人,就推断人类男女比例是5:1,这显然是有问题的。如果在大城市数一天,结果会可信得多。然而语言是千变万化的,相对于语言的复杂度来说,即使把互联网上所有现存的语料全都纳入进去,理论上讲数据量也是不够的。& W$ t6 |1 w! `: _& x

+ v  i; x* [0 L* q因此,需要做进一步的估计和处理。原则就是“抓大放小”:高频度出现的,即使换了样本库,它应该还是高频度的,最多频度相对有点变化;但低频度出现的,完全可能和样本的选择有关,没准换些样本,就是另外的事件低频度出现了。因此,对于没有出现过的事件,也不能简单地认为概率为零,而需要给他们分配一定的概率,所分配的概率应当从出现概率较低的那些事件中来。经过这样的处理,整条频度曲线会比较平滑,而不是突然下降为零。这个还需要进行另外的计算来估计。
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% P7 {! U) `4 m, U8 G6 d# N训练的语料和实际的应用环境也需要相配合,如果两者的领域脱节,模型效果肯定大打折扣。例如选取人民日报或者新华社的稿件作为网页搜索的素材,搜索结果并不好,因为实际网页上的文字并没有那么规范。+ Z+ _5 N- h& Y
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作者: nj_power    时间: 2012-6-29 17:26
google的翻译对于西方语系,比如英文对法文, 德语等语种, 处理得相当好了, 只要稍微改一下就可以了.1 D6 J9 O" f. ]& c! u' s
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但对中文,效果一般,只能提供些关键词,其他的还不行.
作者: 就爱抬杠    时间: 2012-6-29 20:28
nj_power 发表于 2012-6-29 17:26
& g. h& k) u- ggoogle的翻译对于西方语系,比如英文对法文, 德语等语种, 处理得相当好了, 只要稍微改一下就可以了.
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8 i$ z) c1 R1 N- w) z0 R1 r' r& B但对中 ...
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翻译来说目前确实如此
作者: castigliano    时间: 2012-8-16 16:18
最近二十年确实是统计学习大行其道,把基于规则的人工智能系统打得找不着北。




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