NLP各种语言模型的优缺点比较_基于nlp技术做的知识中台和基于大模型做的知识中台的优劣势

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1.n-gram

n-gram语言模型引入马尔科夫假设，假设当前单词出现的概率只与前n-1个单词有关。常见的unigram、bigram、trigram公式如下：

• 优点：(1) 采用极大似然估计，参数易训练；(2) 完全包含了前 n-1 个词的全部信息；(3) 可解释性强，直观易理解。
• 缺点 ：(1) 缺乏长期依赖，只能建模到前 n-1 个词；(2) 随着 n 的增大，参数空间呈指数增长；(3) 数据稀疏，难免会出现OOV的问题；(4) 单纯的基于统计频次，泛化能力差。

2.神经网络语言模型

神经语言模型使用连续表示或词汇Embedding来进行预测。

2.1 前馈神经网络语言模型（NNLM）

网络包含输入层、投影层、隐藏层和输出层。输入为前n-1个单词，然后将每个单词映射成为多维向量，再通过隐层去学习更深层次的表征，最后输出层通过softmax输出词表中每个单词出现的概率。
网络的第一层：将前n-1个单词的向量 $C(w_{t-n+1}),...,C(w_{t-2}),C(w_{t-1})$ 进行拼接成为 $(n-1)\ast m$ 维的向量，记为输出 $x$。
网络第二层：通过全连接的隐层进行训练 $Hx+d$，其中 $H$ 为权重矩阵，$d$ 为偏置项，最后通过一个 $tanh$ 激活函数。
网络的第三层：输出层的节点个数为词表的大小 $|V|$， 每个节点 $y_i$ 表示单词 $w_i$ 预测为下个单词的概率。最终通过softmax进行归一化输出。$$\begin{gathered} y=b+Wx+Utanh(d+Hx) \\ p=softmax(y) \end{gathered}$$

• 优点：利用神经网络去建模当前词出现的概率与其前 n-1 个词之间的约束关系，相比 n-gram 具有更好的泛化能力。
• 缺点：同样仅包含了有限的前文信息

2.2 循环神经网络语言模型（RNNLM）

https://blog.csdn.net/huanghaocs/article/details/77935556
https://zhuanlan.zhihu.com/p/52061158