MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第三部分）

MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第三部分）

发表于 2009年01月18号 由 52nlp

自然语言处理：概率语言模型
Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling
作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)
译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月18日）

三、 语言模型的评估
a) 评估一个语言模型（Evaluating a Language Model）
　i. 我们有n个测试单词串（We have n test string）:
　　　　　S_{1},S_{2},…,S_{n}
　ii. 考虑在我们模型之下这段单词串的概率（Consider the probability under our model）：
　　　　　prod{i=1}{n}{P(S_{i})}
或对数概率(or log probability):
　　log{prod{i=1}{n}{P(S_{i})}}=sum{i=1}{n}{logP(S_{i})}
　iii. 困惑度（Perplexity）:
　　　　　Perplexity = 2^{-x}
　　这里x = {1/W}sum{i=1}{n}{logP(S_{i})}
　　W是测试数据里总的单词数（W is the total number of words in the test data.）
　iv. 困惑度是一种有效的“分支因子”评测方法（Perplexity is a measure of effective “branching factor”）
　　1. 我们有一个规模为N的词汇集v，模型预测（We have a vocabulary v of size N, and model predicts）：
　　P(w) = 1/N 对于v中所有的单词（for all the words in v.）
　v. 困惑度是什么（What about Perplexity）?
　　　　　 Perplexity = 2^{-x}
　　　这里 x = log{1/N}
　　　于是 Perplexity = N
　vi. 人类行为的评估（estimate of human performance (Shannon, 1951)
　　1. 香农游戏（Shannon game）— 人们在一段文本中猜测下一个字母（humans guess next letter in text）
　　2. PP=142(1.3 bits/letter), uncased, open vocabulary
　vii. 三元语言模型的评估（estimate of trigram language model (Brown et al. 1992)）
　　PP=790(1.75 bits/letter), cased, open vocabulary

附：课程及课件pdf下载MIT英文网页地址：
　　　http://people.csail.mit.edu/regina/6881/