Вопрос или проблема
Меня просят реализовать “Интерполированное Абсолютное Скидка” для биграммной языковой модели для текста. Во-первых, я не знаю, что это такое. Я предполагаю, что это интерполяция между разными n-граммами (униграммами, биграммами и т. д.), параметры которых нужно изучить.
Во-вторых, какая реализованная вероятность распределения для этой техники в пакете nltk?
Более того, я должен изучить параметры из корпуса. Как я могу это сделать?
Это может быть связано с размягчением Кнезера-Нэя (которое использует абсолютное скидка). И вы можете найти это в распределении вероятностей Кнезера-Нэя, используя следующий код в качестве примера (из этого поста):
from nltk.util import ngrams
from nltk.corpus import gutenberg
gut_ngrams = ( ngram for sent in gutenberg.sents() for ngram in ngrams(sent, 3, pad_left = True, pad_right = True, right_pad_symbol="EOS", left_pad_symbol="BOS"))
freq_dist = nltk.FreqDist(gut_ngrams)
kneser_ney = nltk.KneserNeyProbDist(freq_dist)
Ответ или решение
Интерполированное абсолютное дисконтизирование: метод сглаживания для языковых моделей биграмм
1. Введение в Интерполированное Абсолютное Дисконтизирование
Интерполированное абсолютное дисконтизирование (Interpolated Absolute Discounting) — это один из методов сглаживания, используемых в языковых моделях для улучшения оценки вероятностей последовательностей слов. Этот метод сочетает в себе идеи абсолютного дисконтизирования и интерполяции различных n-грамм (например, униграмм, биграмм и триграмм), что позволяет более эффективно обрабатывать редкие n-граммы, сохраняя информацию о частотах.
В основе метода лежат следующие ключевые принципы:
- Абсолютное дисконтизирование: Снижение вероятностей n-грамм, которые встречаются в тексте, на фиксированное значение δ (дисконтовая величина). Это позволяет «освобождать» некоторую вероятностную массу, которая может быть перераспределена на менее частые n-граммы.
- Интерполяция: Комбинирование вероятностей, полученных из различных n-грамм (униграмм, биграмм и т.д.), с использованием определенных весовых коэффициентов, которые могут быть настроены на основе обучающего корпуса.
2. Реализация в библиотеке NLTK
В библиотеке NLTK (Natural Language Toolkit), широко используемой для обработки естественного языка на Python, реализован метод Kneser-Ney, который использует концепцию абсолютного дисконтизирования. Для работы с биграммами и получения распределения вероятностей можно использовать следующий код:
from nltk.util import ngrams
from nltk.corpus import gutenberg
from nltk import FreqDist, KneserNeyProbDist
# Создание биграмм (или триграмм) из корпуса
gut_ngrams = (ngram for sent in gutenberg.sents() for ngram in ngrams(sent, 3, pad_left=True, pad_right=True, right_pad_symbol="EOS", left_pad_symbol="BOS"))
freq_dist = FreqDist(gut_ngrams)
# Применение Kneser-Ney сглаживания
kneser_ney = KneserNeyProbDist(freq_dist)Этот фрагмент кода создает триграммы из предложений Корана Гутенберга и применяет метод Kneser-Ney для оценки вероятностей.
3. Обучение параметров на корпусе
Чтобы обучить параметры интерполированного абсолютного дисконтизирования на заданном корпусе, необходимо выполнить следующие шаги:
-
Сбор данных: Сначала вам нужно собрать текст, который будет использоваться для обучения вашей языковой модели. Обычно это объёмный текстовый корпус, который отражает тему и стиль вашего приложения.
-
Обработка текста: Разделите текст на отдельные предложения и слова, используя методы обработки естественного языка, предоставляемые библиотекой NLTK. Например, вы можете воспользоваться токенизацией.
-
Построение n-грамм: Выберите размер n для создания n-грамм (биграммы, триграммы и т.д.). С помощью функции
ngramsиз библиотеки NLTK вы можете легко создать n-граммы. -
Подсчет частот: Используйте класс
FreqDistдля подсчета частот n-грамм в корпусе. Это даст вам частотное распределение, которое будет основой для оценки вероятностей. -
Определение параметров интерполяции: Настройте параметры α и δ, которые будут определять, как будут распределяться вероятности среди n-грамм. Это можно сделать, используя разные методы оптимизации или валидируя на отдельном наборе данных.
4. Заключение
Интерполированное абсолютное дисконтизирование — это мощный метод сглаживания, который позволяет строить более точные языковые модели для обработки естественного языка. С помощью библиотеки NLTK вы можете легко реализовать этот метод и обучить параметры на любом текстовом корпусе, что повысит качество ваших оценок вероятностей. Применение Kneser-Ney в контексте интерполированного абсолютного дисконтизирования позволяет совместить преимущества обоих подходов, что делает вашу модель более адекватной в работе с языковыми данными.