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1. 统计规律#xff1a;文本中词的共现关系
当我们说 “文本里‘天王盖地虎’经常一起出现”#xff0c;本质是观察到一个条件概率#xff1a; 在语料…核心在于语言模型通过分类任务的形式实现对文本统计规律的学习。下面分 3 步拆解
1. 统计规律文本中词的共现关系
当我们说 “文本里‘天王盖地虎’经常一起出现”本质是观察到一个条件概率 在语料中给定前文 “天王盖地”下一个词是 “虎” 的概率 P(虎 | 天王盖地) 远高于其他词比如 “猫”“苹果” 等。语言模型的目标就是估计这个条件概率分布对任意前文预测下一个词的概率。
2. 分类任务把概率估计转化为类别选择
语言模型如何实现上述概率估计通过分类任务 词汇表中的每个词被视为一个 “类别”比如 “虎” 是类别 5“猫” 是类别 100。模型的输出层如你代码中的 self.projection_layer将隐藏层特征映射到词汇表大小的维度每个维度对应一个词的 “得分”。通过 softmax 将得分转化为概率分布使得 \(P(w_i | \text{前文}) \frac{\exp(\text{得分}_i)}{\sum_j \exp(\text{得分}_j)}\)训练目标最大化真实词的预测概率等价于最小化交叉熵损失。
3. 为什么这是分类
从数学角度看分类任务的定义是 给定输入 x预测其属于 K 个类别中的哪一个。 在语言模型中 输入 x前文的词向量如 “天王盖地” 的向量表示。类别集合词汇表中的所有词如 10,000 个词对应 10,000 个类别。预测目标从 10,000 个类别中选出最可能的下一个词。 因此预测下一个词的任务本质上是一个 “从词汇表中选择最可能类别的分类问题”。
4. 统计规律与分类的联系
模型通过分类任务学习统计规律的过程 训练数据包含大量 “前文 → 真实下一词” 的样本如 “天王盖地” → “虎”。模型优化通过交叉熵损失迫使模型对 “天王盖地” 的输入提高 “虎” 对应的类别得分。学习结果模型在训练中发现“天王盖地” 的向量表示与 “虎” 的类别存在强关联从而记住这种统计规律。
5. 例子理解分类过程
假设词汇表只有 3 个词[猫, 虎, 苹果]对应类别 ID [0, 1, 2]。 当模型看到 “天王盖地”输出层得分可能是 [-1.2, 3.5, -0.8]。经过 softmax 后概率分布为 [0.02, 0.97, 0.01]。模型选择概率最高的类别 1“虎”作为预测结果。 这就是通过分类任务实现统计规律的量化表达。
总结
统计规律是语言的本质特征词与词的共现关系。分类任务是语言模型实现这种规律学习的技术手段将预测问题转化为类别选择。语言模型通过分类损失如交叉熵迫使模型学习文本中的统计规律最终表现为 “能预测下一个词” 的能力。 所以分类是手段统计规律是目标二者通过深度学习模型紧密结合。
