20、语言模型开发：从字符到单词的探索

语言模型开发：从字符到单词的探索

语言模型在自然语言处理领域中扮演着至关重要的角色，它能够预测给定单词序列之后的下一个单词。语言模型的应用广泛，涵盖了机器翻译、语音识别等多个领域。在这篇博客中，我们将深入探讨如何开发基于字符和单词的神经网络语言模型，并详细介绍不同的建模方法及其效果。

1. 字符级语言模型的测试

在开始单词级语言模型的开发之前，我们先对字符级语言模型进行了测试。以下是测试代码示例：

mapping = load(open('mapping.pkl', 'rb'))
# test start of rhyme
print(generate_seq(model, mapping, 10, 'Sing a son', 20))
# test mid-line
print(generate_seq(model, mapping, 10, 'king was i', 20))
# test not in original
print(generate_seq(model, mapping, 10, 'hello worl', 20))

运行上述代码会生成三个文本序列，分别测试了模型从韵律开头、行中间开始以及处理从未见过的字符序列的能力。测试结果显示，模型在前两个示例中表现良好，但对于新的文本，虽然能生成内容，但结果可能是无意义的。

2. 单词级语言模型的开发

接下来，我们将重点转向单词级语言模型的开发。语言模型的构建方式会影响其在生成短序列时的性能，我们将探索三种不同的单词级语言模型构建方法。

2.1 教程概述