1.用数学方法描述规律

由于自然语言具有上下文相关性，所以我们要依此建模，这就是我们常说的统计语言模型（statistical Language Model）。

比如一句话：国家主席习近ping昨天宣布将给非洲提供100亿美元的资金，帮助他们发展。

这句话很容易理解。但是如果换成：习近ping国家主席将宣布100亿美元的资金，帮助他们发展给非洲。这样意思含混了，虽然多少还能猜到一点。但是如果换成习近ping昨天宣布将给非洲国家主席提供100亿美元的资，帮助他们金发展。基本上读者就不知所云了。

针对上面的情况，贾里尼克出发点就是：一个句子是否合理，就看看它的可能性（概率）大小如何。第一句话的概率如果是10-20，第二个句子大概是10-25，第三个概率是10-70，可见第一个是最有可能，较常规的情况。

下面我们用马尔科夫模型来正式描述一下。笔者之前虽然在52NLP等网站上看过马尔科夫模型，也推导了1层马尔科夫，但是还是没有打到质的突破。今天一看书，顿悟了！大致是这样一个情况。如果完整的来讲，一个句子的概率，等于各个单词的联合概率，即：

上式计算上来说，前两个计算复杂度还不算高，到了第三个之后，计算就变得复杂多了，甚至无法估计。怎么办呢？

这时候，马尔科夫来了。他跟朴素类似，都是建立在一个偷懒的假设上的。马尔科夫假设任意一个单词wi，出现的概率只同它前面的词Wi-1有关，于是问题就变得简单了：

这种只涉及到2个单词的称为二元模型。

至于3.3式中每个P的求解，我们选择用频度代替概率做近似计算。

2.延伸阅读：

2.1高阶语言模型

很多情况下，一个词不是与前面的一个词有点，而是前二或者前三个词有关。这就是我们常说的N元模型。上面讲的3.3式子，就是N=2的情况，其他情况下的假设为：

我们知道，一般N取得都比较小，为什么呢？主要还是效率的问题。一来，N元模型的时间空间复杂度都是N的指数函数，因此N不能太大；二来N从1到2，2到3时，模型效果上升较为明显，之后就不怎么明显了。所以出于性价比考虑，一般不会去3以上的值。

最后，高阶模型不可能覆盖所有的语言现象。前面我们讲马尔科夫用了偷懒的方法，解决了一部分计算问题，但是偷懒终究是偷懒，这就是它的局限性。

2.2模型的训练、零概率问题和平滑方法

要是有些词或者字在语料中没有出现，那么就有可能出现0的情况。在朴素贝叶斯中，我们用的是拉普拉斯平滑，这里。我们采用了另一种方法，通过对已有数据的概率打折扣，分出一些概率给未出现的事件。这种方法我们称为古德-图灵估计。

假定在语料库中出现r次的词有Nr个，特别的，未出现的词有N0个。语料库大小为N。

进行古德-图灵估计后：

这样扔保持累加和为1.

一般来说，随着出现次数r的增加，这样的词的数量会减少，所以对于N0，在经过处理之后，我们会得到一个略大于0的数。

在实际自然语言处理中，一般对出现次数超过某个阈值的词，频率不下调，只对出现次数低于某个阈值的词，频率才下调。

下面给出一个例子，是二元组的情况。

类似的三元我就不举例了。

2.3语料选取

NLP语料的选取，其实相当于机器学习算法的训练集的选取，训练集的好坏直接影响模型的性能。比如你要处理的都是一些评论什么的较为口语化的东西，却用人民日报的标准语料去训练，这样的效果肯定会是很差的。但是用同类型的语料，由于获得的语料中肯定会有噪音，我们要先对其中一些有规律的噪音做处理。

第三章：统计语言模型