Вопрос или проблема
Является ли сглаживание в ngram модели обработки естественного языка выполненным на тестовых данных или на обучающих данных?
Поскольку сглаживание необходимо, чтобы избежать предсказания языковой моделью нулевой вероятности для невидимого корпуса (тестового). Так что мне интересно, выполняется ли сглаживание только на тестовых данных? Или только на обучающих данных? Или на обоих? Я пока не нахожу ответа на этот вопрос.
Является ли сглаживание в ngram модели обработки естественного языка выполненным на тестовых данных или на обучающих данных?
Коротко: на обоих.
Сглаживание включает небольшое изменение оцененной вероятности для n-граммы, поэтому расчет (например, сглаживание с добавлением единицы) должен быть выполнен на этапе обучения, так как именно тогда оцениваются вероятности модели.
Но сглаживание обычно также включает изменения на этапе тестирования, в частности для назначения вероятности неизвестным n-граммам вместо 0.
Ответ или решение
Вопрос о том, на каком этапе применяется сглаживание в модели n-грам в области обработки естественного языка (NLP), действительно важный и требует четкого объяснения.
Сглаживание — это техника, применяемая для улучшения вероятностных моделей, таких как n-граммные модели, чтобы избежать нулевых вероятностей для ранее не встречавшихся словосочетаний. Основная цель сглаживания — обеспечение более точного моделирования языка, особенно в случае, когда некоторые сочетания слов из тестового корпуса не были представлены в обучающем наборе данных.
Сглаживание, такое как аддитивное (или Лапласовское) сглаживание, выполняется в первую очередь на этапе обучения модели. Во время обучения рассчитываются вероятности различных n-грамм на основе обучающего набора данных. Сглаживание в данном случае помогает откорректировать эти вероятности, чтобы учесть отсутствие определенных сочетаний слов. Это предотвращает нулевую вероятность для этих сочетаний, если они будут встречены в будущем в тестовых данных.
Однако следует понимать, что эффект сглаживания, реализованного на этапе обучения, непосредственно отражается на предсказаниях модели, когда она работает с тестовыми данными. Таким образом, можно сказать, что воздействие сглаживания на результаты проявляется именно на этапе тестирования, но сами изменения (коррекции вероятностей) происходят на этапе обучения.
Короче: хотя численные изменения производятся на обучающем наборе данных, воздействие этих изменений становится очевидным в процессе тестирования, именно когда модель сталкивается с n-граммами, которые не были представлены в обучающих данных.
Важно помнить, что эффективное сглаживание способно значительно улучшить показатели языковых моделей и уменьшить ошибку, связанную с непредставленными словами или их комбинациями в новом контексте.
Таким образом, при оптимизации моделей n-грамм в NLP, важно уделить внимание настройке сглаживания именно на этапе обучения, чтобы обеспечить корректные и надежные предсказания для тестового корпуса.