一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为\(T\)的词的序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：
\[ P(w_1, w_2, \ldots, w_T). \]
1. 语言模型
假设序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)中的每个词是依次生成的，我们有
例如，一段含有4个词的文本序列的概率
\[ P(w_1, w_2, w_3, w_4) = P(w_1) P(w_2 \mid w_1) P(w_3 \mid w_1, w_2) P(w_4 \mid w_1, w_2, w_3). \]
语言模型的参数就是词的概率以及给定前几个词情况下的条件概率。设训练数据集为一个大型文本语料库，如维基百科的所有条目，词的概率可以通过该词在训练数据集中的相对词频来计算，例如，\(w_1\)的概率可以计算为：
其中\(n(w_1)\)为语料库中以\(w_1\)作为第一个词的文本的数量，\(n\)为语料库中文本的总数量。
类似的，给定\(w_1\)情况下，\(w_2\)的条件概率可以计算为：
其中\(n(w_1, w_2)\)为语料库中以\(w_1\)作为第一个词，\(w_2\)作为第二个词的文本的数量。
2. n元语法
序列长度增加，计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。\(n\)元语法通过马尔可夫假设（一个词的出现只与前面\(n\)个词相关，即\(n\)阶马尔可夫链（Markov chain of order \(n\)））来简化模型。如果\(n=1\)，那么有\(P(w_3 \mid w_1, w_2) = P(w_3 \mid w_2)\)。基于\(n-1\)阶马尔可夫链，我们可以将语言模型改写为
\[ P(w_1, w_2, \ldots, w_T) = \prod_{t=1}^T P(w_t \mid w_{t-(n-1)}, \ldots, w_{t-1}) . \]
以上也叫\(n\)元语法（\(n\)-grams），它是基于\(n - 1\)阶马尔可夫链的概率语言模型。例如，当\(n=2\)时，含有4个词的文本序列的概率就可以改写为：
当\(n\)分别为1、2和3时，我们将其分别称作一元语法（unigram）、二元语法（bigram）和三元语法（trigram）。
例如，长度为4的序列\(w_1, w_2, w_3, w_4\)在一元语法、二元语法和三元语法中的概率分别为
当\(n\)较小时，\(n\)元语法往往并不准确。例如，在一元语法中，由三个词组成的句子“你走先”和“你先走”的概率是一样的。然而，当\(n\)较大时，\(n\)元语法需要计算并存储大量的词频和多词相邻频率。
- n元语法的缺陷有哪些？
- 参数空间过大
- 数据稀疏
3. 语言模型数据集
3.1 读取数据集
with open('/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt') as f:
corpus_chars = f.read()
print(len(corpus_chars))
print(corpus_chars[: 40])
corpus_chars = corpus_chars.replace('\n', ' ').replace('\r', ' ')
corpus_chars = corpus_chars[: 10000]
3.2 建立字符索引
idx_to_char = list(set(corpus_chars)) # 去重，得到索引到字符的映射
char_to_idx = {char: i for i, char in enumerate(idx_to_char)} # 字符到索引的映射
vocab_size = len(char_to_idx)
print(vocab_size)
corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in corpus_chars] # 将每个字符转化为索引，得到一个索引的序列
sample = corpus_indices[: 20]
print('chars:', ''.join([idx_to_char[idx] for idx in sample]))
print('indices:', sample)
定义函数load_data_jay_lyrics，在后续章节中直接调用。
def load_data_jay_lyrics():
with open('/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt') as f:
corpus_chars = f.read()
corpus_chars = corpus_chars.replace('\n', ' ').replace('\r', ' ')
corpus_chars = corpus_chars[0:10000]
idx_to_char = list(set(corpus_chars))
char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)])
vocab_size = len(char_to_idx)
corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in corpus_chars]
return corpus_indices, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size
4. 时序数据的采样
在训练中我们需要每次随机读取小批量样本和标签。与之前章节的实验数据不同的是，时序数据的一个样本通常包含连续的字符。假设时间步数为5，样本序列为5个字符，即“想”“要”“有”“直”“升”。该样本的标签序列为这些字符分别在训练集中的下一个字符，即“要”“有”“直”“升”“机”，即\(X\)=“想要有直升”，\(Y\)=“要有直升机”。
现在我们考虑序列“想要有直升机，想要和你飞到宇宙去”，如果时间步数为5，有以下可能的样本和标签：
- \(X\)：“想要有直升”，\(Y\)：“要有直升机”
- \(X\)：“要有直升机”，\(Y\)：“有直升机，”
- \(X\)：“有直升机，”，\(Y\)：“直升机，想”
- ...
- \(X\)：“要和你飞到”，\(Y\)：“和你飞到宇”
- \(X\)：“和你飞到宇”，\(Y\)：“你飞到宇宙”
- \(X\)：“你飞到宇宙”，\(Y\)：“飞到宇宙去”
可以看到，如果序列的长度为\(T\)，时间步数为\(n\)，那么一共有\(T-n\)个合法的样本，但是这些样本有大量的重合，我们通常采用更加高效的采样方式。我们有两种方式对时序数据进行采样，分别是随机采样和相邻采样。
4.1 随机采样
下面的代码每次从数据里随机采样一个小批量。其中批量大小batch_size是每个小批量的样本数，num_steps是每个样本所包含的时间步数。
在随机采样中，每个样本是原始序列上任意截取的一段序列，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。
import torch
import random
def data_iter_random(corpus_indices, batch_size, num_steps, device=None):
# 减1是因为对于长度为n的序列，X最多只有包含其中的前n - 1个字符
num_examples = (len(corpus_indices) - 1) // num_steps # 下取整，得到不重叠情况下的样本个数
example_indices = [i * num_steps for i in range(num_examples)] # 每个样本的第一个字符在corpus_indices中的下标
random.shuffle(example_indices)
def _data(i):
# 返回从i开始的长为num_steps的序列
return corpus_indices[i: i + num_steps]
if device is None:
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
for i in range(0, num_examples, batch_size):
# 每次选出batch_size个随机样本
batch_indices = example_indices[i: i + batch_size] # 当前batch的各个样本的首字符的下标
X = [_data(j) for j in batch_indices]
Y = [_data(j + 1) for j in batch_indices]
yield torch.tensor(X, device=device), torch.tensor(Y, device=device)
测试一下这个函数，我们输入从0到29的连续整数作为一个人工序列，设批量大小和时间步数分别为2和6，打印随机采样每次读取的小批量样本的输入X和标签Y。
my_seq = list(range(30))
for X, Y in data_iter_random(my_seq, batch_size=2, num_steps=6):
print('X: ', X, '\nY:', Y, '\n')
4.2 相邻采样
在相邻采样中，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置相毗邻。
def data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps, device=None):
if device is None:
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
corpus_len = len(corpus_indices) // batch_size * batch_size # 保留下来的序列的长度
corpus_indices = corpus_indices[: corpus_len] # 仅保留前corpus_len个字符
indices = torch.tensor(corpus_indices, device=device)
indices = indices.view(batch_size, -1) # resize成(batch_size, )
batch_num = (indices.shape[1] - 1) // num_steps
for i in range(batch_num):
i = i * num_steps
X = indices[:, i: i + num_steps]
Y = indices[:, i + 1: i + num_steps + 1]
yield X, Y
同样的设置下，打印相邻采样每次读取的小批量样本的输入X和标签Y。相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置相毗邻。
for X, Y in data_iter_consecutive(my_seq, batch_size=2, num_steps=6):
print('X: ', X, '\nY:', Y, '\n')
my_seq = list(range(11))
for X, Y in data_iter_consecutive(my_seq, batch_size=2, num_steps=2):
print('X: ', X, '\nY:', Y, '\n')
来源：https://www.cnblogs.com/KaifengGuan/p/12309465.html