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[信息技术] 基于统计的语言处理规则——读吴军“数学之美”(2)

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    [LV.9]渡劫

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    楼主
    发表于 2012-6-26 21:24:36 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。) ^7 B! H' K% e

    1 a+ M* s- I' W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。
    , t. T. Z+ |( a* R7 u/ W
    8 A. A- |& K+ K6 v+ R7 |( }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。+ p$ @) |: l& w; D
    - f; Q5 j5 o! K! v7 C
    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。7 T+ A' r! Q" A' j! C/ Y  D

    2 e8 S( P+ \* m* O; `) q  ], z" j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。
    # Z+ Q) h0 |$ l+ e ' |* u! y# ?7 \1 h
    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。
    ) }4 z, @5 a+ `% M+ E. a  s1 k
    5 n! V' ^$ i6 A5 k$ n; Y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。
    ) ]( e6 E& N! w: M
    * f  u2 D, e# n  }0 h/ G' z% ^4 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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    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。* e# ?6 ]9 m/ @; k% ]; o& T
    ( C. `! {3 V& J! g% S
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    沙发
    发表于 2012-6-29 17:26:16 | 只看该作者
    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.) Q+ L, j' q- X' ]5 V! f) V$ r

    , I% R( \! B$ `7 q% e但对中文,效果一般,只能提供些关键词,其他的还不行.
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    [LV.9]渡劫

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     楼主| 发表于 2012-6-29 20:28:15 | 只看该作者
    nj_power 发表于 2012-6-29 17:26
    ; X% t' N# t7 }! u% S+ w. O  S& wgoogle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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    2 w2 L$ u% _$ P: C; _$ a7 j' B# ]但对中 ...

    6 s$ i5 g1 O: U* m# y+ X: u  F翻译来说目前确实如此

    该用户从未签到

    地板
    发表于 2012-8-16 16:18:52 | 只看该作者
    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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