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第2章语言模型：自然语言处理的基石

news 2025/9/16 8:13:26

在自然语言处理（NLP）的技术版图中，语言模型（Language Model, LM）是当之无愧的“基石技术”——它不仅是机器理解人类语言的起点，更是实现文本生成、机器翻译、语音识别等复杂任务的核心支撑。简单来说，语言模型的核心目标是学习人类语言的内在规律，并基于这些规律预测文本序列中“下一个词出现的概率”。从早期基于统计的简单模型，到如今主导NLP领域的深度神经网络模型，语言模型的演进史，本质上就是人类让机器“读懂语言、学会说话”的技术突破史。

语言模型的核心定义：什么是“对语言建模”？

要理解语言模型，首先需要明确其核心任务——“对语言建模”究竟在做什么。

从数学角度看，语言模型的本质是一个概率分布函数。假设我们有一个文本序列 w₁, w₂, …, wₜ（其中 wₜ 表示序列中第 t 个词），语言模型要计算的就是这个序列出现的联合概率 P(w₁, w₂, …, wₜ)。而根据概率的链式法则，这个联合概率可以拆解为一系列条件概率的乘积：
P(w₁, w₂, …, wₜ) = P(w₁) × P(w₂|w₁) × P(w₃|w₁, w₂) × … × P(wₜ|w₁, w₂, …, wₜ₋₁)
这意味着，要计算整个序列的概率，关键是计算“给定前面所有词的情况下，下一个词出现的概率”（即 P(wₜ|w₁, w₂, …, wₜ₋₁)）。而这正是语言模型的核心任务：通过学习海量文本数据，掌握“前文语境”与“下一个词”之间的关联，从而精准预测下一个词的概率分布。

这个过程可以用一个非常直观的例子理解：当我们看到 “今天天气很” 这个前文时，语言模型会对 “下一个可能出现的词” 给出一套概率排序 —— 比如 “好” 的概率可能是 0.6，“冷” 的概率是 0.25，“热” 的概率是 0.12，而 “苹果”“跑步” 这类与 “天气” 语境完全无关的词，概率可能仅为 0.0001 甚至更低。这种对 “语境匹配词” 的高概率偏好，正是模型对人类语言规律（“天气” 常与 “好 / 冷 / 热” 搭配，与 “苹果 / 跑步” 无关联）的精准捕捉。

更重要的是，这个 “逐词预测” 的逻辑，直接决定了当前所有大语言模型（LLM）的文本生成方式 ——为什么 ChatGPT、文心一言等大模型都是 “一个字 / 一个词” 地输出内容？本质上就是因为它们的核心能力源于语言模型的 “下一个词预测” 任务。无论是生成一篇文章、一段对话，还是一份代码，大模型都是先根据你输入的 “prompt（提示词）” 预测第一个响应词，再将 “prompt + 第一个响应词” 作为新的前文，预测第二个响应词，以此类推，像搭积木一样逐词构建出完整的文本序列。

传统语言模型：基于统计的N-Gram模型

在深度学习普及之前，基于统计的N-Gram模型是语言建模的主流方案。它的核心思想非常朴素：用“局部上下文”的统计频率来近似全局语境的依赖关系，从而简化“预测下一个词”的计算难度。

1. N-Gram的核心假设：马尔可夫假设

要计算 P(wₜ|w₁, w₂, …, wₜ₋₁)，理论上需要考虑前面所有词的影响，但这会导致计算量呈指数级增长（尤其是当序列较长时）。为解决这一问题，N-Gram模型引入了马尔可夫假设：一个词的出现，只依赖于它前面最近的 N-1 个词，与更早期的词无关。

基于这个假设，条件概率可以被简化为：
P(wₜ|w₁, w₂, …, wₜ₋₁) ≈ P(wₜ|wₜ₋ₙ₊₁, …, wₜ₋₁)
其中，N 是模型的“阶数”，不同阶数的N-Gram模型对应不同的上下文窗口大小：

Unigram（一元模型，N=1）：假设每个词的出现完全独立，与任何前文无关。此时 P(wₜ|w₁,…,wₜ₋₁) ≈ P(wₜ)，即仅用单个词在语料库中的出现频率（词频）作为概率。例如，“猫”的概率就是语料中“猫”出现的次数除以总词数。
Bigram（二元模型，N=2）：假设一个词的出现仅依赖于前一个词。此时 P(wₜ|w₁,…,wₜ₋₁) ≈ P(wₜ|wₜ₋₁)，即“当前词-前一个词”的二元组（Bigram）在语料中的出现频率，除以“前一个词”的出现频率。例如，计算“天气”后面接“好”的概率，就是“天气好”这个二元组的频次，除以“天气”这个词的总频次。
Trigram（三元模型，N=3）：假设一个词的出现依赖于前两个词。此时 P(wₜ|w₁,…,wₜ₋₁) ≈ P(wₜ|wₜ₋₂, wₜ₋₁)，计算逻辑与Bigram类似，只是上下文窗口扩大到两个词（如“今天天气”后面接“好”的概率，依赖“今天天气好”这个三元组的频次）。

2. N-Gram模型的实现：从语料统计到概率计算

N-Gram模型的训练过程本质是“语料统计”，核心步骤分为两步：

语料预处理：对原始文本进行分词（如英文按空格分词，中文需专用分词工具）、去除特殊符号、统一大小写等操作，得到干净的词序列。
频次统计与概率计算：

统计所有N-Gram（如Bigram、Trigram）在语料中的出现频次（记为 count(wₜ₋ₙ₊₁, …, wₜ)）。
统计所有“前N-1个词”的序列（记为 count(wₜ₋ₙ₊₁, …, wₜ₋₁)）的出现频次。
按照以下公式计算条件概率：
P(wₜ|wₜ₋ₙ₊₁, …, wₜ₋₁) = count(wₜ₋ₙ₊₁, …, wₜ) / count(wₜ₋ₙ₊₁, …, wₜ₋₁)

3. N-Gram模型的局限：为何会被深度学习取代？

N-Gram模型的优点是简单易懂、计算高效，但它存在两个致命缺陷，使其无法应对复杂的语言场景：

数据稀疏问题：当N增大（如N≥4）时，很多N-Gram组合在语料中可能从未出现过（即 count(wₜ₋ₙ₊₁, …, wₜ) = 0），导致概率计算为0，模型无法处理未见过的上下文。尽管可以通过“平滑技术”（如Add-1平滑、Kneser-Ney平滑）缓解，但无法从根本上解决。
长距离依赖缺失：N-Gram的上下文窗口固定为N-1个词，无法捕捉超过这个窗口的长距离关联。例如，在句子“小明昨天去了超市，他买了很多____”中，“买了很多”后面的词（如“水果”“零食”）依赖于前文的“超市”，但Trigram模型只能看到“很多”前面的“买了”，无法关联到“超市”这个关键信息，导致预测准确率下降。

神经网络语言模型：从统计到“端到端”学习

随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型（Neural Language Model, NLM）逐渐取代N-Gram，成为主流。其核心优势在于：无需人工设计特征（如N-Gram的频次统计），而是通过神经网络“端到端”学习词与上下文的关联，同时能更好地捕捉长距离依赖关系。

1. 词向量：神经网络理解语言的“第一步”

在介绍具体模型前，需要先明确神经网络处理语言的基础——词向量（Word Embedding）。

N-Gram模型中，词通常用“One-Hot编码”表示（如词汇表有10000个词，“猫”就表示为一个10000维向量，其中只有对应“猫”的位置为1，其余为0）。但One-Hot编码存在两个问题：一是维度灾难（词汇表越大，向量维度越高），二是无法体现词的语义关联（如“猫”和“狗”的One-Hot向量完全正交，模型无法识别它们都是“动物”）。

而词向量则将每个词映射到一个低维稠密的实数向量（如100维、300维），且语义相近的词，其词向量的距离（如余弦距离）更近。例如，“猫”的词向量可能是[0.2, 0.5, -0.1, …]，“狗”的词向量可能是[0.3, 0.4, -0.2, …]，两者的距离远小于“猫”与“电脑”的距离。

在神经网络语言模型中，词向量通常是模型的“第一层”（嵌入层），会随着模型训练一起更新——模型在学习“预测下一个词”的同时，也在学习“如何用向量表示词的语义”。

2. RNN语言模型：首次用序列模型捕捉上下文

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是最早用于语言建模的神经网络结构之一。它的核心特点是拥有“记忆能力”：模型在处理序列的每个词时，会将当前词的信息与“之前的上下文记忆”结合，从而捕捉序列的时序依赖关系。

（1）RNN的结构与工作原理

RNN的基本单元是“循环神经元”，其结构可简化为三个部分：

输入层：接收当前词的词向量 eₜ（由嵌入层输出）。
隐藏层：维护一个“隐藏状态” hₜ，作为模型的“上下文记忆”。隐藏状态的计算依赖于“当前输入”和“上一时刻的隐藏状态”，公式为：
hₜ = σ(Wₕ hₜ₋₁ + Wₑ eₜ + bₕ)
其中，Wₕ 是“上一隐藏状态到当前隐藏状态”的权重矩阵，Wₑ 是“输入词向量到隐藏状态”的权重矩阵，bₕ 是隐藏层的偏置项，σ 是激活函数（如tanh、ReLU）。
输出层：将隐藏状态 hₜ 映射到“词汇表中所有词的概率分布”，通常使用softmax函数：
ŷₜ = softmax(Wₒ hₜ + bₒ)
其中，Wₒ 是“隐藏状态到输出层”的权重矩阵，bₒ 是输出层的偏置项，ŷₜ 是一个长度为“词汇表大小”的向量，每个元素对应“下一个词是该词的概率”。

（2）RNN语言模型的优势与缺陷

相比N-Gram，RNN的优势在于：

理论上可以捕捉任意长度的上下文依赖（因为隐藏状态 hₜ 会累积前面所有词的信息）。
无需人工设计特征，通过词向量和隐藏状态自动学习语义关联。

但RNN存在一个致命问题——梯度消失/梯度爆炸：当序列过长时（如超过20个词），模型在反向传播更新参数时，梯度会随着时间步的增加而急剧减小（或增大），导致模型无法学习到长距离的上下文关联（例如，无法关联“小明去了超市”和“他买了水果”中的“超市”与“水果”）。这一缺陷，促使了LSTM等改进模型的诞生。

3. LSTM语言模型：用“门控机制”解决长距离依赖

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是RNN的变体，由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出。它通过引入门控机制（Gating Mechanism） 和“记忆单元（Memory Cell）”，有效解决了RNN的梯度消失问题，成为后续多年语言建模的主流结构。

（1）LSTM的核心创新：记忆单元与三门控

LSTM的核心是“记忆单元”（记为 cₜ），它像一个“信息容器”，可以长期存储上下文信息；而“门控机制”则像容器的“开关”，控制信息的“流入、遗忘、流出”，具体分为三个门：

遗忘门（Forget Gate）：决定“哪些旧信息需要从记忆单元中删除”。它接收上一时刻的隐藏状态 hₜ₋₁ 和当前输入 eₜ，通过sigmoid激活函数输出一个0~1之间的向量 fₜ（1表示完全保留，0表示完全遗忘）：
fₜ = σ(Wբ [hₜ₋₁, eₜ] + bբ)
输入门（Input Gate）：决定“哪些新信息需要存入记忆单元”。它分为两步：首先通过sigmoid函数生成“筛选向量” iₜ（决定哪些信息被保留），再通过tanh函数生成“候选信息向量” ĉₜ（包含当前输入的新信息），最后将两者相乘，得到“待存入的新信息”：
iₜ = σ(Wᵢ [hₜ₋₁, eₜ] + bᵢ)
ĉₜ = tanh(W_c [hₜ₋₁, eₜ] + b_c)
记忆单元更新：结合遗忘门和输入门的结果，更新记忆单元的信息——旧信息被遗忘门筛选后，加上输入门筛选后的新信息：
cₜ = fₜ ⊙ cₜ₋₁ + iₜ ⊙ ĉₜ
（其中 ⊙ 表示元素-wise乘法，即两个向量对应位置的元素相乘）
输出门（Output Gate）：决定“记忆单元中的哪些信息需要输出到当前隐藏状态”。它通过sigmoid函数生成“输出筛选向量” oₜ，再将记忆单元 cₜ 经过tanh激活（将值压缩到-1~1）后，与 oₜ 相乘，得到当前时刻的隐藏状态 hₜ：
oₜ = σ(Wₒ [hₜ₋₁, eₜ] + bₒ)
hₜ = oₜ ⊙ tanh(cₜ)

（2）LSTM语言模型的工作流程

在语言建模任务中，LSTM的工作流程与RNN类似，但隐藏状态的更新由“三门控+记忆单元”共同控制：

将文本序列按顺序转换为词向量序列 e₁, e₂, …, eₜ。
对每个时间步 t，通过遗忘门、输入门更新记忆单元 cₜ，再通过输出门生成隐藏状态 hₜ。
将隐藏状态 hₜ 输入softmax层，输出下一个词的概率分布 ŷₜ。

（3）LSTM的优势：真正捕捉长距离依赖

由于记忆单元可以长期存储信息（只要遗忘门允许），LSTM能够有效捕捉长距离的上下文关联。例如，在句子“小明上周去北京旅游，他在____参观了故宫”中，LSTM的记忆单元可以保留“北京”这个信息，当处理到“在____参观”时，模型能根据“北京”预测下一个词更可能是“那里”“北京”，而不是“上海”“广州”——这是RNN和N-Gram模型难以做到的。