自然語(yǔ)言處理常用模型解析

一、N元模型

思想：

如果用變量W代表一個(gè)文本中順序排列的n個(gè)詞，即W = W1W2…Wn ，則統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言 模型的任務(wù)是給出任意詞序列W 在文本中出現(xiàn)的概率P（W）。利用概率的乘積公式，P（W）可展開為：P（W） = P（w1）P（w2|w1）P（w3| w1 w2）…P（wn|w1 w2…wn-1），不難看出，為了預(yù)測(cè)詞Wn的出現(xiàn)概率，必須已知它前面所有詞的出現(xiàn)概率。從計(jì)算上來(lái)看，這太復(fù)雜了。如果任意一個(gè)詞Wi的出現(xiàn)概率只同它前面的N-1個(gè)詞有關(guān)，問(wèn)題就可以得到很大的簡(jiǎn)化。 這時(shí)的語(yǔ)言模型叫做N元模型 （N-gram），即P（W） = P（w1）P（w2|w1）P（w3| w1 w2）…P（wi|wi-N+1…wi-1）…實(shí)際使用的通常是N=2 或N=3的二元模型（bi-gram）或三元模型（tri-gram）。以三元模型為例，近似認(rèn)為任意詞Wi的出現(xiàn)概率只同它緊接的前面的兩個(gè)詞有關(guān)。重要的是這些概率參數(shù)都是可以通過(guò)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)來(lái)估值的。比如三元概率有P（wi|wi-2wi-1） ≈ count（wi-2 wi-1… wi） / count（wi-2 wi-1）式中count（…） 表示一個(gè)特定詞序列在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的累計(jì)次數(shù)。統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型有點(diǎn)像天氣預(yù)報(bào)的方法。用來(lái)估計(jì)概率參數(shù)的大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)好比是一個(gè)地區(qū)歷年積累起來(lái)的氣象紀(jì)錄，而用三元模型來(lái)做天氣預(yù)報(bào)，就像是根據(jù)前兩天的天氣情況來(lái)預(yù)測(cè)今天的天氣。天氣預(yù)報(bào)當(dāng)然不可能百分之百正確。這也算是概率統(tǒng)計(jì)方法的一個(gè)特點(diǎn)吧。（摘自黃昌寧論文《中文信息處理的主流技術(shù)是什么？》）

條件： 該模型基于這樣一種假設(shè)，第n個(gè)詞的出現(xiàn)只與前面N-1個(gè)詞相關(guān)，而與其 它任何詞都不相關(guān)，整句的概率就是各個(gè)詞出現(xiàn)概率的乘積。這些概率可以通過(guò)直接從語(yǔ)料中統(tǒng)計(jì)N個(gè)詞同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。

問(wèn)題：

雖然我們知道元模型中， n越大約束力越強(qiáng)，但由于計(jì)算機(jī)容量和速度的限制 及數(shù)據(jù)的稀疏，很難進(jìn)行大n的統(tǒng)計(jì)。

二、馬爾可夫模型以及隱馬爾可夫模型

? ? ? ? 思想： 馬爾可夫模型實(shí)際上是個(gè)有限狀態(tài)機(jī)，兩兩狀態(tài)間有轉(zhuǎn)移概率；隱馬爾可夫模型中狀態(tài)不可見，我們只能看到輸出序列，也就是每次狀態(tài)轉(zhuǎn)移會(huì)拋出個(gè)觀測(cè)值；當(dāng)我們觀察到觀測(cè)序列后，要找到最佳的狀態(tài)序列。隱馬爾科夫模型是一種用參數(shù)表示的用于描述隨機(jī)過(guò)程統(tǒng)計(jì)特性的概率模型，是一個(gè)雙重隨機(jī)過(guò)程，由兩個(gè)部分組成：馬爾科夫鏈和一般隨機(jī)過(guò)程。其中馬爾科夫鏈用來(lái)描述狀態(tài)的轉(zhuǎn)移，用轉(zhuǎn)移概率描述。一般隨機(jī)過(guò)程用來(lái)描述狀態(tài)與觀察序列之間的關(guān)系，用觀察值概率描述。因此，隱馬爾可夫模型可以看成是能夠隨機(jī)進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移并輸出符號(hào)的有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)，它通過(guò)定義觀察序列和狀態(tài)序列的聯(lián)合概率對(duì)隨機(jī)生成過(guò)程進(jìn)行建模。每一個(gè)觀察序列可以看成是由一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移序列生成，狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程是依據(jù)初始狀態(tài)概率分布隨機(jī)選擇一個(gè)初始狀態(tài)開始，輸出一個(gè)觀察值后再根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣隨機(jī)轉(zhuǎn)移到下一狀態(tài)，直到到達(dá)某一預(yù)先指定的結(jié)束狀態(tài)為止，在每一個(gè)狀態(tài)將根據(jù)輸出概率矩陣隨機(jī)輸出一個(gè)觀察序列的元素。

一個(gè) HMM有 5個(gè)組成部分，通常記為一個(gè)五元組{S，K， π，A，B}，有時(shí)簡(jiǎn)寫為一個(gè)三元組{π ，A，B}，其中：①S是模型的狀態(tài)集，模型共有 N個(gè)狀態(tài)，記為 S={s1，s2， ?，sN}；②K是模型中狀態(tài)輸出符號(hào)的集合，符號(hào)數(shù)為 M，符號(hào)集記為K={k1，k2，?，kM}；③是初始狀態(tài)概率分布，記為 ={ 1， 2，?， N}，其中 i是狀態(tài) Si作為初始狀態(tài)的概率；④A是狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，記為A={aij}，1≤i≤N，1≤j≤N。其中 aij是從狀態(tài) Si轉(zhuǎn)移到狀態(tài) Sj的概率；⑤B是符號(hào)輸出概率矩陣，記為B={bik}，1≤i≤N，1≤k≤M。其中 bik是狀態(tài) Si輸出 Vk的概率。要用HMM解決實(shí)際問(wèn)題，首先需要解決如下 3個(gè)基本問(wèn)題：①給定一個(gè)觀察序列 O=O1O2?OT和模型{ π，A，B}，如何高效率地計(jì)算概率P（O|λ），也就是在給定模型的情況下觀察序列O的概率；②給定一個(gè)觀察序列 O=O1O2?OT和模型{ π，A，B}，如何快速地選擇在一定意義下“最優(yōu)”的狀態(tài)序列Q=q1q2?qT，使得該狀態(tài)序列“最好地解釋”觀察序列；③給定一個(gè)觀察序列 O=O1O2?OT，以及可能的模型空間，如何來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，也就是說(shuō)，如何調(diào)節(jié)模型{π，A，B}的參數(shù)，使得 P（O|λ）最大。

問(wèn)題：

隱馬模型中存在兩個(gè)假設(shè)：輸出獨(dú)立性假設(shè)和馬爾可夫性假設(shè)。其中，輸出獨(dú)立性假設(shè)要求序列數(shù)據(jù)嚴(yán)格相互獨(dú)立才能保證推導(dǎo)的正確性，而事實(shí)上大多數(shù)序列數(shù)據(jù)不能被表示成一系列獨(dú)立事件。 三、最大熵模型 最大熵原理原本是熱力學(xué)中一個(gè)非常重要的原理，后來(lái)被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理方面。其基本原理很簡(jiǎn)單：對(duì)所有的已知事實(shí)建模，對(duì)未知不做任何假設(shè)。也就是建模時(shí)選擇這樣一個(gè)統(tǒng)計(jì)概率模型，在滿足約束的模型中選擇熵最大的概率模型。若將詞性標(biāo)注或者其他自然語(yǔ)言處理任務(wù)看作一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，最大熵模型就是從所有符合條件的分布中，選擇最均勻的分布，此時(shí)熵值最大。 求解最大熵模型，可以采用拉格朗日乘數(shù)法，其計(jì)算公式為：

?

為歸一化因子 ，是對(duì)應(yīng)特征的權(quán)重，表示一個(gè)特征。每個(gè)特征對(duì)詞性選擇的影響大小由特征權(quán)重決定，而這些權(quán)值可由GIS或IIS 學(xué)習(xí)算法自動(dòng)得到。

三、支持向量機(jī)

原理：支持向量機(jī)的主要思想可以概括為兩點(diǎn)： （1） 它是針對(duì)線性可分情況進(jìn)行分析，對(duì)于線性不可分的情況， 通過(guò)使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化為高維特征空間使其線性可分，從而使得高維特征空間采用線性算法對(duì)樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析成為可能; （2） 它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論之上在特征空間中建構(gòu)最優(yōu)分割超平面，使得學(xué)習(xí)器得到全局最優(yōu)化，并且在整個(gè)樣本空間的期望風(fēng)險(xiǎn)以某個(gè)概率滿足一定上界。 支持向量機(jī)的目標(biāo)就是要根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理，構(gòu)造一個(gè)目標(biāo)函數(shù)將兩類模式盡可能地區(qū)分開來(lái)， 通常分為兩類情況來(lái)討論，：（1） 線性可分；（2） 線性不可分。

線性可分情況 在線性可分的情況下，就會(huì)存在一個(gè)超平面使得訓(xùn)練樣本完全分開，該超平面可描述為： w ·x + b = 0 （1） 其中，“·”是點(diǎn)積， w 是n 維向量， b 為偏移量。

最優(yōu)超平面是使得每一類數(shù)據(jù)與超平面距離最近的向量與超平面之間的距離最大的這樣的平面。

最優(yōu)超平面可以通過(guò)解下面的二次優(yōu)化問(wèn)題來(lái)獲得：

?

滿足約束條件：?

在特征數(shù)目特別大的情況，可以將此二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為其對(duì)偶問(wèn)題：

滿足約束條件：

線性不可分的情況 對(duì)于線性不可分的情況，可以把樣本X 映射到一個(gè)高維特征空間H，并在此空間中運(yùn)用原空間的函 數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)積運(yùn)算，這樣將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)換成另一空間的線性問(wèn)題來(lái)獲得一個(gè)樣本的歸屬。 根據(jù)泛函的有關(guān)理論，只要一種核函數(shù)滿足Mercer 條件，它就對(duì)應(yīng)某一空間中的內(nèi)積，因此只要在最優(yōu)分類面上采用適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)這種線性不可分的分類問(wèn)題。 此時(shí)的目標(biāo)函數(shù)為：圖十二

特點(diǎn)：

概括括地說(shuō)，支持向量機(jī)就是首先通過(guò)內(nèi)積函數(shù)定義的非線性變換將輸入空間變換到另一個(gè)高維空間，在這個(gè)空間中求最優(yōu)分類面。SVM分類函數(shù)形式上類似于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出是中間節(jié)點(diǎn)的線性組合，每個(gè)中間節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入樣本與一個(gè)支持向量的內(nèi)積，因此也叫做支持向量網(wǎng)絡(luò)。 SVM方法的特點(diǎn)： ① 非線性映射是SVM方法的理論基礎(chǔ)，SVM利用內(nèi)積核函數(shù)代替向高維空間的非線性映射; ② 對(duì)特征空間劃分的最優(yōu)超平面是SVM的目標(biāo)，最大化分類邊際的思想是SVM方法的核心; ③ 支持向量是SVM的訓(xùn)練結(jié)果，在SVM分類決策中起決定作用的是支持向量。 SVM 是一種有堅(jiān)實(shí)理論基礎(chǔ)的新穎的小樣本學(xué)習(xí)方法。它基本上不涉及概率測(cè)度及大數(shù)定律等，因此不同于現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)方法。從本質(zhì)上看，它避開了從歸納到演繹的傳統(tǒng)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了高效的從訓(xùn)練樣本到預(yù)報(bào)樣本的“轉(zhuǎn)導(dǎo)推理”，大大簡(jiǎn)化了通常的分類和回歸等問(wèn)題。 SVM 的最終決策函數(shù)只由少數(shù)的支持向量所確定，計(jì)算的復(fù)雜性取決于支持向量的數(shù)目，而不是樣本空間的維數(shù)，這在某種意義上避免了“維數(shù)災(zāi)難”。少數(shù)支持向量決定了最終結(jié)果，這不但可以幫助我們抓住關(guān)鍵樣本、“剔除”大量冗余樣本，而且注定了該方法不但算法簡(jiǎn)單，而且具有較好的“魯棒”性。這種 “魯棒”性主要體現(xiàn)在：

①增、刪非支持向量樣本對(duì)模型沒有影響; ②支持向量樣本集具有一定的魯棒性; ③有些成功的應(yīng)用中，SVM 方法對(duì)核的選取不敏感

四、條件隨機(jī)場(chǎng) 原理： 條件隨機(jī)場(chǎng)（CRFs）是一種基于統(tǒng)計(jì)的序列標(biāo)記識(shí)別模型，由John Lafferty等人在2001年首次提出。它是一種無(wú)向圖模型，對(duì)于指定的節(jié)點(diǎn)輸入值，它能夠計(jì)算指定的節(jié)點(diǎn)輸出值上的條件概率，其訓(xùn)練目標(biāo)是使得條件概率最大化。線性鏈?zhǔn)荂RFs中常見的特定圖結(jié)構(gòu)之一，它由指定的輸出節(jié)點(diǎn)順序鏈接而成。一個(gè)線性鏈與一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)相對(duì)應(yīng)，可用于解決序列數(shù)據(jù)的標(biāo)注問(wèn)題。在多數(shù)情況下，CRFs均指線性的CRFs。用x=（x1，x2，…，xn）表示要進(jìn)行標(biāo)注的數(shù)據(jù)序列，y=（y1，y2，…，yn）表示對(duì)應(yīng)的結(jié)果序列。例如對(duì)于中文詞性標(biāo)注任務(wù)，x可以表示一個(gè)中文句子x=（上海，浦東，開發(fā)，與，法制，建設(shè)，同步），y則表示該句子中每個(gè)詞的詞性序列y=（NR，NR，NN，CC，NN，NN，VV）。 對(duì)于（X，Y），C由局部特征向量f和對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量λ確定。對(duì)于輸入數(shù)據(jù)序列x和標(biāo)注結(jié)果序列y，條件隨機(jī)場(chǎng)C的全局特征表示為

?

CRFs模型的參數(shù)估計(jì)通常采用L—BFGS算法實(shí)現(xiàn)，CRFs解碼過(guò)程，也就是求解未知串標(biāo)注的過(guò)程，需要搜索計(jì)算該串上的一個(gè)最大聯(lián)合概率，解碼過(guò)程采用Viterbi算法來(lái)完成。 CRFs具有很強(qiáng)的推理能力，能夠充分地利用上下文信息作為特征，還可以任意地添加其他外部特征，使得模型能夠獲取的信息非常豐富。CRFs通過(guò)僅使用一個(gè)指數(shù)模型作為在給定觀測(cè)序列條件下整個(gè)標(biāo)記序列的聯(lián)合概率，使得該模型中不同狀態(tài)下的不同特征權(quán)值可以彼此交替，從而有效地解決了其他非生成有向圖模型所產(chǎn)生的標(biāo)注偏置的問(wèn)題。這些特點(diǎn)，使得CRFs從理論上講，非常適合中文詞性標(biāo)注。

總結(jié)

?首先，CRF，HMM（隱馬模型）都常用來(lái)做序列標(biāo)注的建模，像詞性標(biāo)注，True casing。但隱馬模型一個(gè)最大的缺點(diǎn)就是由于其輸出獨(dú)立性假設(shè)，導(dǎo)致其不能考慮上下文的特征，限制了特征的選擇，而另外一種稱為最大熵隱馬模型則解決了這一問(wèn)題，可以任意的選擇特征，但由于其在每一節(jié)點(diǎn)都要進(jìn)行歸一化，所以只能找到局部的最優(yōu)值，同時(shí)也帶來(lái)了標(biāo)記偏見的問(wèn)題（label bias），即凡是訓(xùn)練語(yǔ)料中未出現(xiàn)的情況全都忽略掉，而條件隨機(jī)場(chǎng)則很好的解決了這一問(wèn)題，他并不在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行歸一化，而是所有特征進(jìn)行全局歸一化，因此可以求得全局的最優(yōu)值。目前，條件隨機(jī)場(chǎng)的訓(xùn)練和解碼的開源工具還只支持鏈?zhǔn)降男蛄?，?fù)雜的尚不支持，而且訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng)，但效果還可以。最大熵隱馬模型的局限性在于其利用訓(xùn)練的局部模型去做全局預(yù)測(cè)。其最優(yōu)預(yù)測(cè)序列只是通過(guò)viterbi算法將局部的最大熵模型結(jié)合而成的。 條件隨機(jī)場(chǎng)，隱馬模型，最大熵隱馬模型這三個(gè)模型都可以用來(lái)做序列標(biāo)注模型。但是其各自有自身的特點(diǎn)，HMM模型是對(duì)轉(zhuǎn)移概率和表現(xiàn)概率直接建模，統(tǒng)計(jì)共現(xiàn)概率。而最大熵隱馬模型是對(duì)轉(zhuǎn)移概率和表現(xiàn)概率建立聯(lián)合概率，統(tǒng)計(jì)時(shí)統(tǒng)計(jì)的是條件概率。

中，統(tǒng)計(jì)了全局概率，在 做歸一化時(shí)，考慮了數(shù)據(jù)在全局的分布，而不是僅僅在局部歸一化，這樣就解決了MEMM中的標(biāo)記偏置的問(wèn)題。