ngram ppl 大白话

在 NLP 里，Ngram 的 PPL（Perplexity，困惑度 ） ，就是用来衡量 “语言模型好不好” 的指标，大白话拆解：

1. 干啥用的？

PPL 越低 → 模型越 “懂人话”，预测的句子越合理。
比如：

• 模型算 “今天吃饭” 的 PPL 低，算 “今天吃书” 的 PPL 高 → 说明模型知道 “吃饭” 合理，“吃书” 奇怪，越靠谱。

2. 咋算的？

公式核心是 “句子概率的倒数，开 n 次方（n 是句子长度 ）” ，人话翻译：

• 先算句子的概率（用 Ngram 模型，把每个词的条件概率相乘 ）；
• 再取倒数（概率越小，倒数越大 ）；
• 最后开 n 次方（句子越长，分母越大，避免长度影响 ）。

3. 举个栗子

句子 “今天 天气 不错”，用 Ngram 算概率是 0.1 → PPL = 1/0.1 的 3 次方根 ≈ 2.15 （n=3 是句子长度 ）。
如果句子概率是 0.01 → PPL = 1/0.01 的 3 次方根 ≈ 4.64 ，PPL 越高，模型越困惑（觉得句子越奇怪 ）。

总结：PPL 是给语言模型 “打分” 的工具，数值越低，模型越厉害，越能区分 “人话” 和 “胡话”～