【大模型基础】P1 N-Gram 模型

本文主要是介绍【大模型基础】P1 N-Gram 模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

N-Gram 概述

N-Gram 诞生于统计学 NLP 初期，为解决词序列冗长导致的高复杂性概率计算。其通过分割文本为连续 N 个词的组合，来预测下一个词。

$e.g.$ 我喜欢大模型
根据分词结果，文本中有三个词：“我”、“喜欢”、“大模型”

• N=1，组合成一元组（Unigram）：“我”、“喜欢”、“大模型”
• N=2，组合成二元组（Bigram）：“我喜欢”、“喜欢大模型”
• N=3，组合成三元组（Trigram）：“我喜欢大模型”

---

N-Gram 构建过程

第一步：分割文本为连续 N 个词的组合（N-Gram）

• 以二元组（Bigram）为例，将语料库中文本进行分割。
• $e.g.$ 我爱吃香菜
  

第二步：统计每个 N-Gram 在文本中出现的次数，即词频

• 在语料库 ["我爱吃香菜", "我爱吃涮", "我爱吃汉堡", "我喜欢你", "我也爱吃水果"] 中，Bigram “我爱” 出现了 3 次。

第三步：计算下一个词出现的概率

• 二元组 “我爱” 出现了 3 次，而其前缀 “我” 在语料库中出现了 5 次，则给定 “我” 为前缀时，下一个词为 “爱” 的概率为 60%

第四步：迭代上述过程，生成整段文本内容

---

Token

上述内容中，我们将文本 “我爱吃香菜” 分为了 4 个词。但是标准的说法，是分成了 4 个 Token。

在 NLP 中，

• 英文分词方法通常使用 NLTK、spaCy 等自然语言处理库。
• 中文分词则通常使用 jieba 库。
• 在预训练模型在 BERT 中，使用 Tokenizer 库。

分词是预处理的一个重要环节，其他还包括文本清洗、去停用词、词干提取、词性标注等环节。

---

N-Gram 实例

整体流程一览图如下：

第1步 构建实验语料库

# 构建语料库
corpus = ["我喜欢吃苹果", "我喜欢吃香蕉", "她喜欢吃葡萄", "他不喜欢吃香蕉", "他喜欢吃苹果", "她喜欢吃草莓"]

第2步 把句子分成 N 个 “Gram”

import jiebadef generate_bigrams(corpus):bigram_list = []for sentence in corpus:# 使用jieba分词words = list(jieba.cut(sentence))bigrams = [(words[i] , words[i + 1]) for i in range(len(words) - 1)]bigram_list.extend(bigrams)return bigram_listbigrams = generate_bigrams(corpus)
print(bigrams)

结果：

[('我', '喜欢'), ('喜欢', '吃'), ('吃', '苹果'), ('我', '喜欢'), ('喜欢', '吃'), ('吃', '香蕉'), ('她', '喜欢'), ('喜欢', '吃'), ('吃', '葡萄'), ('他', '不'), ('不', '喜欢'), ('喜欢', '吃'), ('吃', '香蕉'), ('他', '喜欢'), ('喜欢', '吃'), ('吃', '苹果'), ('她', '喜欢'), ('喜欢', '吃'), ('吃', '草莓')]

第3步 计算每个 Bigram 在语料库中的词频

from collections import defaultdict, Counterdef count_bigrams(bigrams):# 创建字典存储biGram计数bigrams_count = defaultdict(Counter)for bigram in bigrams:prefix = bigram[:-1]token = bigram[-1]bigrams_count[prefix][token] += 1return bigrams_countbigrams_counts = count_bigrams(bigrams)
for prefix, counts in bigrams_counts.items():print("{}: {}".format("".join(prefix), dict(counts)))

结果：

我: {'喜欢': 2}
喜欢: {'吃': 6}
吃: {'苹果': 2, '香蕉': 2, '葡萄': 1, '草莓': 1}
她: {'喜欢': 2}
他: {'不': 1, '喜欢': 1}
不: {'喜欢': 1}

第4步 计算出现的概率

def bigram_probabilities(bigrams_count):bigrams_prob = defaultdict(Counter)for prefix, tokens_count in bigrams_count.items():total_count = sum(tokens_count.values())for token, count in tokens_count.items():bigrams_prob[prefix][token] = count / total_countreturn bigrams_probbigrams_prob = bigram_probabilities(bigrams_count)
for prefix, probs in bigrams_prob.items():print("{}: {}".format("".join(prefix), dict(probs)))

结果：

我: {'喜欢': 1.0}
喜欢: {'吃': 1.0}
吃: {'苹果': 0.3333333333333333, '香蕉': 0.3333333333333333, '葡萄': 0.16666666666666666, '草莓': 0.16666666666666666}
她: {'喜欢': 1.0}
他: {'不': 0.5, '喜欢': 0.5}
不: {'喜欢': 1.0}

第5步 生成下一个词

def generate_token(prefix, bigram_probs):if not prefix in bigram_probs:return Nonenext_token_probs = bigram_probs[prefix]next_token = max(next_token_probs, key=next_token_probs.get)return next_token

第6步：输入前缀，生成连续文本

def generate_text(prefix, bigram_probs, length=6):tokens = list(prefix)for _ in range(length - len(prefix)):next_token = generate_token(tuple(tokens[-1:]), bigram_probs)if not next_token:breaktokens.append(next_token)return "".join(tokens)generate_text("我", bigram_probs)

结果：

'我喜欢吃苹果'

---

上述实例完整代码

import jieba
from collections import defaultdict, Counter# 构建语料库
corpus = ["我喜欢吃苹果", "我喜欢吃香蕉", "她喜欢吃葡萄", "他不喜欢吃香蕉", "他喜欢吃苹果", "她喜欢吃草莓"]# 二元组切词
def generate_bigrams(corpus):bigram_list = []for sentence in corpus:# 使用jieba分词words = list(jieba.cut(sentence))bigrams = [(words[i] , words[i + 1]) for i in range(len(words) - 1)]bigram_list.extend(bigrams)return bigram_list# 计算二元组词频
def count_bigrams(bigrams):# 创建字典存储biGram计数bigrams_count = defaultdict(Counter)for bigram in bigrams:prefix = bigram[:-1]token = bigram[-1]bigrams_count[prefix][token] += 1return bigrams_count# 计算二元组概率
def bigram_probabilities(bigrams_count):bigram_probs = defaultdict(Counter)for prefix, tokens_count in bigrams_count.items():total_count = sum(tokens_count.values())for token, count in tokens_count.items():bigram_probs[prefix][token] = count / total_countreturn bigram_probs# 生成内容
def generate_token(prefix, bigram_probs):if not prefix in bigram_probs:return Nonenext_token_probs = bigram_probs[prefix]next_token = max(next_token_probs, key=next_token_probs.get)return next_tokendef generate_text(prefix, bigram_probs, length=6):tokens = list(prefix)for _ in range(length - len(prefix)):next_token = generate_token(tuple(tokens[-1:]), bigram_probs)if not next_token:breaktokens.append(next_token)return "".join(tokens)if __name__ == '__main__':bigrams = generate_bigrams(corpus)print(bigrams)bigrams_count = count_bigrams(bigrams)for prefix, counts in bigrams_count.items():print("{}: {}".format("".join(prefix), dict(counts)))bigram_probs = bigram_probabilities(bigrams_count)for prefix, probs in bigram_probs.items():print("{}: {}".format("".join(prefix), dict(probs)))res = generate_text("我", bigram_probs)print(res)

---

N-Gram 的局限性

N-Gram 模型具有很大的启发意义和价值，我们只需要一个简单的语料库，结合二元组模型，即可生成一段话。

N-Gram 模型中，我们预测一个词出现的频率，只考虑其之前的 N-1 个词，其优点是计算简单，但是缺点也很明显，那就是它无法捕捉到距离较远的词之间的关系。

下一节，将介绍于 N-Gram 同时代产物，词袋模型（Bag-of-Words）。词袋模型不考虑哪个词和哪个词接近，而是通过把词看作一袋子元素的方式来把文本转换为能统计的特征。

---

2024.09.07

这篇关于【大模型基础】P1 N-Gram 模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---