博客园  :: 首页  :: 新随笔  :: 联系 :: 订阅 订阅  :: 管理

统计语言模型 (Statistical Language Models)


条件概率公式P(s)=P(w1)P(w2|w1)p(w3|w1w2)...P(wn|w1w2...wn-1)
    其中 P (w1) 表示第一个词w1 出现的概率;P (w2|w1) 是在已知第一个词的前提下,第二个词出现的概率;以次类推。不难看出,到了词wn,它的出现概率取决于它前面所有词。从计算上来看,各种可能性太多,无法实现。因此我们假定任意一个词wi的出现概率只同它前面的词 wi-1 有关(即马尔可夫假设),于是问题就变得很简单了。现在,S 出现的概率就变为:

P(S) = P(w1)P(w2|w1)P(w3|w2)…P(wi|wi-1)…
接下来的问题就是如何估计 P (wi|wi-1)。现在有了大量机读文本后,这个问题变得很简单,只要数一数这对词(wi-1,wi) 在统计的文本中出现了多少次,以及 wi-1 本身在同样的文本中前后相邻出现了多少次,然后用两个数一除就可以了P(wi|wi-1) = P(wi-1,wi)/P(wi-1)

 

                P(X)p(Y|X) 
 P(X|Y)  = -----------
                    P(Y)

参考文献:http://googlechinablog.com/2006/04/blog-post.html