《数学之美》读书记录【思维导图记录】：第三章，统计语言模型

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延伸阅读：

1.N-1阶马尔可夫假设：

2.零概率和平滑方法：

假定在语料库中出现r次的词有N_r个，未出现的词数为N_0，语料库的大小为N。那么显然：

出现r次的词在整个语料库中的相对频度则是r/N，如果不做任何优化处理，就是这个相对频度作为这些词的概率估计。

现在假定当r比较小时，它的统计可能不可靠，因此出现r次的那些词在计算它们概率时要使用一个更小一点的次数，是d_r（而不直接使用r），古德-图灵估计按照下面的公式计算dr。

显然（公式的由来可以参考下面的定律）

一般来说，出现一次的词数量比出现两次的多，出现两次的比出现三次的多，这种规律称为Zipf定律。

N_r+1<N_r，因此一般情况下d_r<r,这样就给未出现的词赋予了一个非常小的的非零值，从而解决了零概率的问题。

对于未看见的词，也给予了一个比较小的概率，这样所有词的概率估计都很平滑了。

对于二元组（w_i-1,w_i）的概率估计P（w_i|w_i-1）也可以做同样的处理。

二元模型概率的公式如下：

注意：T为某一阀值,f_gt()表示经过古德-图灵估计后的相对频度，而

对于三元模型，概率估计公式如下：

3.语料的选取问题：

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