17、基于字符的语言模型与语音识别技术解析

基于字符的语言模型与语音识别技术解析

1. 基于字符的语言模型

在大多数情况下，语言建模是在单词级别进行的，其分布基于固定大小为 |V| 的词汇表。然而，在实际任务中，如语音识别中使用的语言模型，词汇量常常超过 100,000 个单词。这种巨大的维度使得对输出分布进行建模极具挑战性。此外，这些单词级别的模型在处理包含非单词字符串（如多位数数字或训练数据中从未出现过的单词，即未登录词）的文本数据时存在很大局限性。

为了克服这些问题，我们可以使用基于字符的语言模型。这类模型对字符序列的分布进行建模，而不是对单词进行建模，从而可以在更小的词汇表上计算概率。这里的词汇表包含文本语料库中所有可能的字符。不过，这类模型也有缺点，由于对字符序列而不是单词进行建模，为了捕捉相同的信息，我们需要对更长的序列进行建模。为了捕捉这些长期依赖关系，我们可以使用长短期记忆循环神经网络（LSTM RNN）语言模型。

以下是在 TensorFlow 中实现基于字符的 LSTM 并在列夫·托尔斯泰的《战争与和平》上进行训练的详细步骤：
- 数据预处理和读取 ：
- 为了训练一个好的语言模型，我们需要大量的数据。以《战争与和平》的英文译本为例，这本书包含超过 500,000 个单词，非常适合作为训练数据。由于它属于公共领域，我们可以从古登堡计划免费下载其纯文本版本。
- 预处理步骤包括：
- 去除古登堡许可证、书籍信息和目录。
- 去除句子中间的换行符，并将连续换行符的最大数量限制为两个。
- 为了将数据输入到网络中，我们需要将其转换为数字格式。每个字符将与一个整数相关联。在这个例子中，我们从文本语料库中提取了总共