4、自然语言处理中的统计语言模型：原理、应用与挑战

自然语言处理中的统计语言模型：原理、应用与挑战

1. 自然语言处理的转变与统计语言模型的兴起

如今，传统的基于规则的自然语言处理方法已无人问津。自然语言处理的重点也从简单的句法分析和语义理解，转向了机器翻译、语音识别、数据挖掘、知识获取等实际应用。

从数学角度看，自然语言处理等同于通信模型。通信模型是信息编码语言与自然语言处理之间缺失的一环，科学家们花了数十年才意识到这一点。

自然语言是一种用于表达和传递信息的上下文编码。为了让计算机理解自然语言，数学模型首先要捕捉上下文信息。统计语言模型就是这样一种模型，它也是自然语言处理中最常用的模型，是当今所有自然语言处理的基础，应用场景包括机器翻译、语音识别、手写识别、自动纠错和文献查询等。

2. 用数学描述语言

统计语言模型最初是为了解决语音识别问题而创建的。在语音识别中，计算机需要判断一个单词序列是否能构成一个可理解的句子，如果可以，则将结果返回给用户。

例如，有这样一个句子：“The Fed Chair Ben Bernanke told media yesterday that $700B bailout funds would be lended to hundreds of banks, insurance companies and auto - makers.” 这个句子读起来很流畅，意思也很清晰。但如果改变一些单词的顺序，如 “Ben Bernanke Federal Reserve Chairman of $700 billion told the media yesterday that would be lent to banks, insurance