语言模型的有关问题
张莹 东北大学软件学院
语言模型（英文language model）是自然语言处理领域中的一个重要概念，它是一种用于预测下一个单词或一段文本的概率模型。在自然语言处理中，语言模型被广泛应用于机器翻译、语音识别、文本生成等任务中。下面就简要谈谈语言模型的有关问题。
语言模型是一种用于计算文本序列概率的模型，它可以预测下一个单词或一段文本的概率。语言模型的输入是一个文本序列，输出是该序列的概率。例如，给定一个文本序列“我爱北京天安门”，语言模型可以计算出该序列的概率。语言模型的目标是找到一个概率分布，使得该分布能够最好地描述文本序列的生成过程。目前，最常见的应用场景是机器翻译、语音识别和文本生成。在机器翻译中，语言模型可以用于预测目标语言中的单词序列。在语音识别中，语言模型可以用于识别语音信号中的单词序列。在文本生成中，语言模型可以用于生成自然语言文本（如自动写作、对话系统等）。
语言模型主要有三种类型：生成性模型、分析性模型、辨识性模型。生成性模型从一个形式语言系统出发，生成语言的某一集合，如美国哲学家、语言学家乔姆斯基的形式语言理论和转换语法。分析性模型从语言的某一集合开始，根据对这个集合中各个元素的性质的分析，阐明这些元素之间的关系，并在此基础上用演绎的方法建立语言的规则系统，如苏联数学家库拉金娜和罗马尼亚数学家马尔库斯用集合论方法提出的语言模型。在生成性模型和分析性模型的基础上，把二者结合起来，便产生了一种很有实用价值的模型，即辨识性模型；该模型通常用于分类和回归等任务，它包括支持向量机、逻辑回归、随机森林和深度神经网络等。
目前，常见的语言模型算法主要包括N-Gram模型、神经网络语言模型和Transformer模型。其中，N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列；神经网络语言模型是一种基于神经网络的语言模型，它通过学习文本序列的分布来预测下一个单词，以建立一个多层的神经网络来学习词语之间的概率关系；Transformer模型是一种基于自注意力机制的语言模型，它能够处理长文本序列，并且在自然语言处理中取得了很好的效果。
语言模型主要用于提升机器翻译和语音识别的性能。例如，在机器翻译中，如果对英文“you go first”逐词翻译成中文的话，可能得到“你走先”“你先走”等排列方式的文本序列；如果语言模型判断出“你先走”的概率大于其他排列方式的文本序列的概率，我们就可以把“you go first”翻译成“你先走”。又如，在语音识别中，给定一段“厨房里食油用完了”的语音，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型判断出前者的概率大于后者的概率，我们就可以根据相同读音的语音输出“厨房里食油用完了”的文本序列。
语言模型通常基于概率模型来构建，它考虑了语言的各种特征（如语法、语义和上下文等）。具体来说，语言模型可以根据一定的训练数据学习到一个概率分布，该分布可以描述一个给定的文本序列中每个单词出现的概率，或者是下一个单词的预测概率。语言模型在自然语言处理中占有十分重要的地位；而自然语言处理对计算机和人机交互等有着许多重要的影响。正如中国数学家、语言学家周海中曾经所言：“自然语言处理是极有吸引力的研究领域，它具有重大的理论意义和实用价值。”随着自然语言处理技术的不断发展，语言模型的应用前景将会越来越广阔。
文/张莹（作者单位：东北大学软件学院）
