自然语言处理: 第一章N-Gram-Toy模板网

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一. 理论基础

定义: 语言模型在wiki的定义是统计式的语言模型是一个几率分布，给定一个长度为 m 的字词所组成的字串 W1 , W2 ，··· ，Wn ，派几率的字符串P(S) = P(W1 , W2 ,··· ，Wn ， )而其中由条件概率公式我们可以得到下图2的公式，然后我们再利用马尔可夫假设(每个词的出现的概率只与前面那个词有关) 得到下面的公式3

自然语言处理: 第一章N-Gram

而N-gram的意思，就是每个词出现的概率只取决于前面n - 1个单词的，其中单词的概念可以是词组也可以是字，比如下图中的孙悟空这种单独拆开词无意义的可以看作一个单词。举个例子比如说是2-gram, 我们看到孙悟空这个词需要去预测下一个单词是三，我们看到三需要预测下一个单词是打。所以这种模型的输出完全取决于语料库的概念
自然语言处理: 第一章N-Gram

优缺点:

优点
- 计算简单
缺点
- 无法捕捉长距离的词汇关系
- 完全取决于语料库的丰富程度
- 没有考虑词之间的相似度

代码实现

构建自己的语料库，下面定义了一个函数从txt的文件里读取语料并且去掉换行符

def read_corpus_file(file):
    with open(file, 'r' , encoding= 'utf-8') as f:
        corpus = f.readlines()
    return [line.strip() for line in corpus]

定义分词函数

计算ngram词频，根据输入的n 在语料库中计算词频，其中前 n - 1长度的单词是输入，第n个单词是输出，语料库中每出现一个则计数器+1

# 定义计算N-Gram词频的函数
def count_ngrams(corpus, n):
    ngrams_count = defaultdict(Counter)  # 创建一个字典存储N-Gram计数
    for text in corpus:  # 遍历语料库中的每个文本
        tokens = tokenize(text)  # 对文本进行分词
        for i in range(len(tokens) - n + 1):  # 遍历分词结果生成N-Gram
            ngram = tuple(tokens[i:i+n])  # 创建一个N-Gram元组
            prefix = ngram[:-1]  # 获取N-Gram的前缀
            token = ngram[-1]  # 获取N-Gram的目标单字
            ngrams_count[prefix][token] += 1  # 更新N-Gram计数

    # 输出信息
    print(f"{n}gram词频:") # 打印Bigram词频
    for prefix, counts in ngrams_count.items():
        print("{}: {}".format("".join(prefix), dict(counts)))
    print('-'*100)
    return ngrams_count

根据词频计算概率，根据上面的词频去计算每个prefix 生成中心词的概率

# 定义计算Bigram概率的函数
def ngram_probabilities(ngram_counts):
    ngram_probs = defaultdict(Counter)  # 创建一个字典存储Bigram概率
    for prefix, tokens_count in ngram_counts.items():  # 遍历Bigram计数
        total_count = sum(tokens_count.values())  # 计算当前前缀的总计数
        for token, count in tokens_count.items():  # 遍历每个Bigram计数
            ngram_probs[prefix][token] = \
                count / total_count  # 计算每个Bigram概率

    print("gram概率:") # 打印Bigram概率
    for prefix, probs in ngram_probs.items():
        print("{}: {}".format("".join(prefix), dict(probs)))
    print('-'*100)
    return ngram_probs

定义生成下一个词的函数，如果前缀不在语料库中则返回None，如果在的话取几率最大的作为输出

# 定义生成下一个词的函数
def generate_next_token(prefix, bigram_probs):
    if not prefix in bigram_probs:  # 如果前缀不在Bigram概率中，返回None
        return None
    next_token_probs = bigram_probs[prefix]  # 获取当前前缀对应的下一个词的概率
    next_token = max(next_token_probs, 
                     key=next_token_probs.get)  # 选择概率最大的词作为下一个词

    return next_token

生成连续文本，这里需要根据n 和随机输入一个prefix 从而得到不间断的生成新的文本，由于可能生成的长度很长，这里通过设置length进行截断

def generate_text(prefix, tigram_probs, length=8 , n = 2): 
    '''n : gram'''
    tokens = list(prefix)  # 将前缀转换为字符列表
    for _ in range(length - len(prefix)):  # 根据指定长度生成文本 
        # 获取当前前缀对应的下一个词
        next_token = generate_next_token(tuple(tokens[-1 * (n - 1) : ]), tigram_probs) 
        if not next_token: # 如果下一个词为None，跳出循环
            break
        tokens.append(next_token) # 将下一个词添加到生成的文本中
    return "".join(tokens) # 将字符列表连接成字符串

最后生成的结果如下：

自然语言处理: 第一章N-Gram 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-486596.html