神經概率語言模型（NPLM）概述
神經概率語言模型（Neural Probabilistic Language Model, NPLM） 是一種基于神經網絡的語言建模方法，它將傳統的語言模型和神經網絡結合在一起，能夠更好地捕捉語言中的復雜規律和上下文依賴。
NPLM起源
NPLM 是由 Yoshua Bengio 等人在 2003 年提出的，其核心思想是利用神經網絡對單詞的條件概率進行建模，從而提高語言模型的性能。
在NPLM之前，傳統的語言模型主要依賴于最基本的N-Gram技術，通過統計詞匯的共現頻率來計算詞匯組合的概率。然而，這種方法在處理稀疏數據和長距離依賴時遇到了困難。
如果只關注詞本身，而不考慮上下文，就會陷入與Word2Vec、GloVe及fastText等詞向量模型相似的局限性。因為這些詞向量模型只關注多個詞語的局部語義信息，無法捕捉到句子級別的語義信息。而且，它們無法解決一詞多義問題。同一個詞在不同的語境中可能有不同的含義，但Word2Vec只能為每個詞分配一個固定的向量表示，無法捕捉這種多義性。
NPLM 與N-Gram的區別
NPLM是一種將詞匯映射到連續向量空間的方法，其核心思想是利用神經網絡學習詞匯的概率分布。和N-Gram一樣，NPLM通過利用前N-1個詞來預測第N個詞，但是NPLM構建了一個基于神經網絡的語言模型。與傳統的N-Gram語言模型相比，NPLM優化參數和預測第N個詞的方法更加復雜。
得益于神經網絡的強大表達能力，NPLM能夠更有效地處理稀疏數據和長距離依賴問題。這意味著，NPLM在面對罕見詞匯和捕捉距離較遠的詞之間的依賴關系時表現得更加出色，相較于傳統的N-Gram語言模型有著顯著的優勢。
NPLM 的優點
- 捕捉長距離依賴：NPLM 不僅依賴于前 N-1 個詞，它能夠通過神經網絡有效地捕捉較長距離的上下文信息。
- 低維詞表示：通過詞嵌入（Word Embedding），NPLM 將每個詞表示為一個低維度的向量，避免了傳統模型中詞的稀疏表示（如 One-Hot 編碼）的高維問題。
- 靈活的上下文建模：NPLM 可以通過調整神經網絡的結構，捕捉更復雜的上下文關系，相比傳統的 N-Gram 模型，具有更強的建模能力。
NPLM 的結構與訓練過程
- 輸入層：輸入的是一個上下文詞序列 w1,w2,...,wn?1w_1, w_2, ..., w_{n-1}w1?,w2?,...,wn?1?。
- 詞嵌入層：每個詞被映射到一個詞向量空間 vi\mathbf{v}_ivi?（這些向量是通過訓練學習得到的）。
- 隱藏層：通過一個前饋神經網絡將詞向量組合，并生成隱藏層表示 hhh，該表示捕捉了上下文中的語義信息。
- 輸出層：使用 softmax 激活函數，得到當前詞 wnw_nwn? 的條件概率 P(wn∣w1,w2,...,wn?1)P(w_n | w_1, w_2, ..., w_{n-1})P(wn?∣w1?,w2?,...,wn?1?)。
- 訓練過程：通過最大化似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）來訓練神經網絡，優化模型的參數，使得模型輸出的概率分布盡可能接近真實分布。
NPLM 的應用
- 語言建模：NPLM 在自然語言處理任務中應用廣泛，尤其是在文本生成、自動翻譯等任務中。
- 機器翻譯：通過在機器翻譯任務中使用神經網絡語言模型，可以提高翻譯質量，特別是對長句子和復雜語法結構的翻譯效果。
- 自動語音識別（ASR）：NPLM 也可以被用于語音識別系統中，幫助改善識別的準確度。
NPLM 的改進與發展
雖然 NPLM 比傳統的 N-Gram 模型要強大，但它仍然有一些局限性，例如計算資源消耗大、不能處理長文本的上下文信息等。后來，基于深度神經網絡的方法，如 LSTM（長短期記憶網絡） 和 Transformer，在捕捉長期依賴和上下文信息方面表現得更加出色。這些方法逐漸取代了傳統的 NPLM，并在許多 NLP 任務中取得了突破性的進展。
