ఎన్-గ్రామ్ భాషా నమూనాలను మొదటి నుండి అమలు చేయడానికి మా సమగ్ర మార్గదర్శితో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ యొక్క ముఖ్య భావనలను అన్వేషించండి. సిద్ధాంతం, కోడ్, మరియు ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలను నేర్చుకోండి.
ఎన్ఎల్‌పి పునాదిని నిర్మించడం: ఎన్-గ్రామ్ భాషా నమూనా అమలుపై లోతైన విశ్లేషణ
కృత్రిమ మేధస్సు ఆధిపత్యం చెలాయించే ఈ యుగంలో, మన జేబుల్లోని స్మార్ట్ అసిస్టెంట్‌ల నుండి సెర్చ్ ఇంజన్‌లను శక్తివంతం చేసే అధునాతన అల్గారిథమ్‌ల వరకు, భాషా నమూనాలు ఈ ఆవిష్కరణలలో చాలా వాటిని నడిపించే అదృశ్య ఇంజన్లు. మీ ఫోన్ మీరు టైప్ చేయాలనుకుంటున్న తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేయగలగడానికి మరియు అనువాద సేవలు ఒక భాషను మరొక భాషలోకి சரளంగా మార్చడానికి అవే కారణం. కానీ ఈ నమూనాలు వాస్తవానికి ఎలా పనిచేస్తాయి? GPT వంటి సంక్లిష్ట న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల పెరుగుదలకు ముందు, గణన భాషాశాస్త్రం యొక్క పునాది ఒక అందమైన సరళమైన ఇంకా శక్తివంతమైన గణాంక విధానంపై నిర్మించబడింది: అదే ఎన్-గ్రామ్ నమూనా.
ఈ సమగ్ర మార్గదర్శి ఔత్సాహిక డేటా సైంటిస్టులు, సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు, మరియు ఆసక్తిగల టెక్ ఔత్సాహికుల ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం రూపొందించబడింది. మనం ప్రాథమిక అంశాలకు తిరిగి ప్రయాణిస్తాం, ఎన్-గ్రామ్ భాషా నమూనాల వెనుక ఉన్న సిద్ధాంతాన్ని వివరిస్తాం మరియు దానిని మొదటి నుండి ఎలా నిర్మించాలో దశలవారీగా ఆచరణాత్మకంగా చూపిస్తాం. ఎన్-గ్రామ్‌లను అర్థం చేసుకోవడం కేవలం చరిత్ర పాఠం కాదు; ఇది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో పటిష్టమైన పునాదిని నిర్మించడంలో ఒక కీలకమైన దశ.
భాషా నమూనా అంటే ఏమిటి?
దాని మూలంలో, ఒక భాషా నమూనా (LM) అనేది పదాల క్రమంపై సంభావ్యత పంపిణీ. సరళంగా చెప్పాలంటే, దాని ప్రాథమిక విధి ఒక ప్రాథమిక ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడం: పదాల క్రమం ఇచ్చినప్పుడు, తదుపరి వచ్చే పదం ఏది?
ఈ వాక్యాన్ని పరిగణించండి: "విద్యార్థులు వారి ___ తెరిచారు."
ఒక మంచి శిక్షణ పొందిన భాషా నమూనా "పుస్తకాలు", "ల్యాప్‌టాప్‌లు", లేదా "మనసులు" వంటి పదాలకు అధిక సంభావ్యతను మరియు "కిరణజన్య సంయోగక్రియ", "ఏనుగులు", లేదా "హైవే" వంటి పదాలకు చాలా తక్కువ, దాదాపు సున్నా సంభావ్యతను కేటాయిస్తుంది. పద క్రమాల సంభావ్యతను లెక్కించడం ద్వారా, భాషా నమూనాలు యంత్రాలకు మానవ భాషను పొందికగా అర్థం చేసుకోవడానికి, ఉత్పత్తి చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
వాటి అనువర్తనాలు విస్తారమైనవి మరియు మన రోజువారీ డిజిటల్ జీవితాలలో విలీనం చేయబడ్డాయి, వాటిలో కొన్ని:
- యంత్ర అనువాదం: లక్ష్య భాషలో అవుట్‌పుట్ వాక్యం సరళంగా మరియు వ్యాకరణపరంగా సరిగ్గా ఉండేలా చూడటం.
- స్పీచ్ రికగ్నిషన్: ధ్వనిపరంగా సారూప్యమైన పదబంధాల మధ్య తేడాను గుర్తించడం (ఉదా., "recognize speech" vs. "wreck a nice beach").
- ప్రిడిక్టివ్ టెక్స్ట్ & ఆటోకంప్లీట్: మీరు టైప్ చేస్తున్నప్పుడు తదుపరి పదం లేదా పదబంధాన్ని సూచించడం.
- స్పెల్ మరియు గ్రామర్ దిద్దుబాటు: గణాంకపరంగా అసంభవమైన పద క్రమాలను గుర్తించడం మరియు ఫ్లాగ్ చేయడం.
ఎన్-గ్రామ్‌ల పరిచయం: ముఖ్య భావన
ఒక ఎన్-గ్రామ్ అనేది ఇచ్చిన టెక్స్ట్ లేదా ప్రసంగం యొక్క నమూనా నుండి 'n' అంశాల యొక్క నిరంతర క్రమం. 'అంశాలు' సాధారణంగా పదాలు, కానీ అవి అక్షరాలు, అక్షర భాగాలు, లేదా ధ్వని యూనిట్లు కూడా కావచ్చు. ఎన్-గ్రామ్‌లోని 'n' ఒక సంఖ్యను సూచిస్తుంది, ఇది నిర్దిష్ట పేర్లకు దారితీస్తుంది:
- యూనిగ్రామ్ (n=1): ఒకే పదం. (ఉదా., "The", "quick", "brown", "fox")
- బైగ్రామ్ (n=2): రెండు పదాల క్రమం. (ఉదా., "The quick", "quick brown", "brown fox")
- ట్రైగ్రామ్ (n=3): మూడు పదాల క్రమం. (ఉదా., "The quick brown", "quick brown fox")
ఒక ఎన్-గ్రామ్ భాషా నమూనా వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక ఆలోచన ఏమిటంటే, ఒక క్రమంలోని తదుపరి పదాన్ని దాని ముందు వచ్చిన 'n-1' పదాలను చూడటం ద్వారా మనం అంచనా వేయవచ్చు. ఒక వాక్యం యొక్క పూర్తి వ్యాకరణ మరియు అర్థ సంక్లిష్టతను అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నించే బదులు, మనం సమస్య యొక్క కష్టాన్ని నాటకీయంగా తగ్గించే ఒక సరళీకృత ఊహను చేస్తాము.
ఎన్-గ్రామ్‌ల వెనుక గణితం: సంభావ్యత మరియు సరళీకరణ
ఒక వాక్యం (పదాల క్రమం W = w₁, w₂, ..., wₖ) యొక్క సంభావ్యతను అధికారికంగా లెక్కించడానికి, మనం సంభావ్యత యొక్క గొలుసు నియమాన్ని ఉపయోగించవచ్చు:
P(W) = P(w₁) * P(w₂|w₁) * P(w₃|w₁, w₂) * ... * P(wₖ|w₁, ..., wₖ₋₁)
ఈ సూత్రం ప్రకారం, మొత్తం క్రమం యొక్క సంభావ్యత, ప్రతి పదం యొక్క షరతులతో కూడిన సంభావ్యతల లబ్ధానికి సమానం. ఇది గణితపరంగా సరైనదే అయినప్పటికీ, ఈ విధానం ఆచరణీయం కాదు. ముందున్న పదాల సుదీర్ఘ చరిత్రను బట్టి ఒక పదం యొక్క సంభావ్యతను లెక్కించడానికి (ఉదా., P(word | "The quick brown fox jumps over the lazy dog and then...")) నమ్మకమైన అంచనా వేయడానికి తగినన్ని ఉదాహరణలను కనుగొనడానికి అసాధ్యమైనంత పెద్ద టెక్స్ట్ డేటా అవసరం.
మార్కోవ్ ఊహ: ఒక ఆచరణాత్మక సరళీకరణ
ఇక్కడే ఎన్-గ్రామ్ నమూనాలు వాటి అతి ముఖ్యమైన భావనను పరిచయం చేస్తాయి: మార్కోవ్ ఊహ. ఈ ఊహ ప్రకారం, ఒక పదం యొక్క సంభావ్యత కేవలం స్థిర సంఖ్యలో ఉన్న మునుపటి పదాలపై మాత్రమే ఆధారపడి ఉంటుంది. తక్షణ సందర్భం సరిపోతుందని మరియు మనం సుదూర చరిత్రను విస్మరించవచ్చని మనం ఊహిస్తాము.
- ఒక బైగ్రామ్ నమూనా (n=2) కోసం, ఒక పదం యొక్క సంభావ్యత కేవలం దానికి ముందున్న ఒకే పదంపై ఆధారపడి ఉంటుందని మనం ఊహిస్తాము:
P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁) - ఒక ట్రైగ్రామ్ నమూనా (n=3) కోసం, అది దానికి ముందున్న రెండు పదాలపై ఆధారపడి ఉంటుందని మనం ఊహిస్తాము:
P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁, wᵢ₋₂)
ఈ ఊహ సమస్యను గణనపరంగా పరిష్కరించగలదు. ఒక పదం యొక్క సంభావ్యతను లెక్కించడానికి మనకు ఇకపై దాని పూర్తి చరిత్రను చూడవలసిన అవసరం లేదు, కేవలం చివరి n-1 పదాలు చాలు.
ఎన్-గ్రామ్ సంభావ్యతలను లెక్కించడం
మార్కోవ్ ఊహ స్థానంలో, మనం ఈ సరళీకృత సంభావ్యతలను ఎలా లెక్కిస్తాము? మనం గరిష్ట సంభావ్యత అంచనా (Maximum Likelihood Estimation - MLE) అనే పద్ధతిని ఉపయోగిస్తాము, ఇది మన శిక్షణా టెక్స్ట్ (కార్పస్)లోని గణనల నుండి నేరుగా సంభావ్యతలను పొందడం అని చెప్పడానికి ఒక ఫ్యాన్సీ మార్గం.
ఒక బైగ్రామ్ నమూనా కోసం, ఒక పదం wᵢ₋₁ తర్వాత పదం wᵢ యొక్క సంభావ్యత ఇలా లెక్కించబడుతుంది:
P(wᵢ | wᵢ₋₁) = Count(wᵢ₋₁, wᵢ) / Count(wᵢ₋₁)
మాటల్లో చెప్పాలంటే: పదం A తర్వాత పదం B కనిపించే సంభావ్యత, మనం "A B" జతను ఎన్నిసార్లు చూశామో, దానిని మనం పదం "A"ని మొత్తం ఎన్నిసార్లు చూశామో దానితో భాగించడం ద్వారా వస్తుంది.
ఉదాహరణకు ఒక చిన్న కార్పస్‌ను ఉపయోగిద్దాం: "The cat sat. The dog sat."
- Count("The") = 2
- Count("cat") = 1
- Count("dog") = 1
- Count("sat") = 2
- Count("The cat") = 1
- Count("The dog") = 1
- Count("cat sat") = 1
- Count("dog sat") = 1
"The" తర్వాత "cat" యొక్క సంభావ్యత ఎంత?
P("cat" | "The") = Count("The cat") / Count("The") = 1 / 2 = 0.5
"cat" తర్వాత "sat" యొక్క సంభావ్యత ఎంత?
P("sat" | "cat") = Count("cat sat") / Count("cat") = 1 / 1 = 1.0
మొదటి నుండి దశలవారీగా అమలు
ఇప్పుడు ఈ సిద్ధాంతాన్ని ఒక ఆచరణాత్మక అమలులోకి అనువదిద్దాం. మనం పైథాన్ వంటి భాషలకు నేరుగా వర్తించే తర్కాన్ని భాష-అజ్ఞేయ పద్ధతిలో దశలను వివరిస్తాము.
దశ 1: డేటా ప్రీప్రాసెసింగ్ మరియు టోకనైజేషన్
మనం ఏదైనా లెక్కించడానికి ముందు, మన టెక్స్ట్ కార్పస్‌ను సిద్ధం చేయాలి. ఇది మన నమూనా యొక్క నాణ్యతను తీర్చిదిద్దే ఒక కీలకమైన దశ.
- టోకనైజేషన్: ఒక టెక్స్ట్ బాడీని టోకెన్లు (మన విషయంలో, పదాలు) అని పిలువబడే చిన్న యూనిట్లుగా విభజించే ప్రక్రియ. ఉదాహరణకు, "The cat sat." అనేది ["The", "cat", "sat", "."]గా మారుతుంది.
- లోయర్‌కేసింగ్: మొత్తం టెక్స్ట్‌ను లోయర్‌కేస్‌కు మార్చడం ఒక ప్రామాణిక పద్ధతి. ఇది నమూనా "The" మరియు "the" లను రెండు వేర్వేరు పదాలుగా పరిగణించకుండా నిరోధిస్తుంది, ఇది మన గణనలను ఏకీకృతం చేయడానికి మరియు నమూనాను మరింత పటిష్టంగా చేయడానికి సహాయపడుతుంది.
- ప్రారంభ మరియు ముగింపు టోకెన్‌లను జోడించడం: ఇది ఒక కీలకమైన టెక్నిక్. మనం ప్రతి వాక్యం ప్రారంభంలో మరియు చివరిలో <s> (ప్రారంభం) మరియు </s> (ముగింపు) వంటి ప్రత్యేక టోకెన్‌లను జోడిస్తాము. ఎందుకు? ఇది నమూనాకు వాక్యం ప్రారంభంలో ఒక పదం యొక్క సంభావ్యతను (ఉదా., P("The" | <s>)) లెక్కించడానికి మరియు మొత్తం వాక్యం యొక్క సంభావ్యతను నిర్వచించడానికి సహాయపడుతుంది. మన ఉదాహరణ వాక్యం "the cat sat." అనేది ["<s>", "the", "cat", "sat", ".", "</s>"]గా మారుతుంది.
దశ 2: ఎన్-గ్రామ్‌లను లెక్కించడం
ప్రతి వాక్యానికి మనకు టోకెన్‌ల యొక్క శుభ్రమైన జాబితా ఉన్న తర్వాత, గణనలను పొందడానికి మనం మన కార్పస్ ద్వారా ఇటరేట్ చేస్తాము. దీనికి ఉత్తమ డేటా నిర్మాణం డిక్షనరీ లేదా హ్యాష్ మ్యాప్, ఇక్కడ కీలు ఎన్-గ్రామ్‌లు (టపుల్స్‌గా సూచించబడతాయి) మరియు విలువలు వాటి ఫ్రీక్వెన్సీలు.
ఒక బైగ్రామ్ నమూనా కోసం, మనకు రెండు డిక్షనరీలు అవసరం:
unigram_counts: ప్రతి ఒక్క పదం యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీని నిల్వ చేస్తుంది.bigram_counts: ప్రతి రెండు-పదాల క్రమం యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీని నిల్వ చేస్తుంది.
మీరు మీ టోకనైజ్డ్ వాక్యాల ద్వారా లూప్ చేస్తారు. ["<s>", "the", "cat", "sat", "</s>"] వంటి వాక్యం కోసం, మీరు:
- యూనిగ్రామ్‌ల కోసం గణనను పెంచుతారు: "<s>", "the", "cat", "sat", "</s>".
- బైగ్రామ్‌ల కోసం గణనను పెంచుతారు: ("<s>", "the"), ("the", "cat"), ("cat", "sat"), ("sat", "</s>").
దశ 3: సంభావ్యతలను లెక్కించడం
మన కౌంట్ డిక్షనరీలు నిండిన తర్వాత, మనం ఇప్పుడు సంభావ్యత నమూనాను నిర్మించవచ్చు. మనం ఈ సంభావ్యతలను మరొక డిక్షనరీలో నిల్వ చేయవచ్చు లేదా ఎప్పటికప్పుడు లెక్కించవచ్చు.
P(word₂ | word₁) ను లెక్కించడానికి, మీరు bigram_counts[(word₁, word₂)] మరియు unigram_counts[word₁] ను తిరిగి పొంది, భాగాహారం చేస్తారు. సాధ్యమయ్యే అన్ని సంభావ్యతలను ముందుగానే లెక్కించి, త్వరిత శోధనల కోసం వాటిని నిల్వ చేయడం ఒక మంచి పద్ధతి.
దశ 4: టెక్స్ట్ జనరేట్ చేయడం (ఒక సరదా అప్లికేషన్)
మీ నమూనాను పరీక్షించడానికి ఒక గొప్ప మార్గం దానితో కొత్త టెక్స్ట్‌ను జనరేట్ చేయడం. ఈ ప్రక్రియ ఈ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
- ప్రారంభ టోకెన్ <s> వంటి ఒక ప్రారంభ సందర్భంతో ప్రారంభించండి.
- <s> తో ప్రారంభమయ్యే అన్ని బైగ్రామ్‌లను మరియు వాటి సంబంధిత సంభావ్యతలను చూడండి.
- ఈ సంభావ్యత పంపిణీ ఆధారంగా తదుపరి పదాన్ని యాదృచ్ఛికంగా ఎంచుకోండి (అధిక సంభావ్యతలు ఉన్న పదాలు ఎంపికయ్యే అవకాశం ఎక్కువ).
- మీ సందర్భాన్ని నవీకరించండి. కొత్తగా ఎంచుకున్న పదం తదుపరి బైగ్రామ్ యొక్క మొదటి భాగంగా మారుతుంది.
- మీరు ఒక ముగింపు టోకెన్ </s> ను జనరేట్ చేసే వరకు లేదా కోరుకున్న పొడవును చేరుకునే వరకు ఈ ప్రక్రియను పునరావృతం చేయండి.
ఒక సాధారణ ఎన్-గ్రామ్ నమూనా ద్వారా జనరేట్ చేయబడిన టెక్స్ట్ సంపూర్ణంగా పొందికగా ఉండకపోవచ్చు, కానీ ఇది తరచుగా వ్యాకరణపరంగా ఆమోదయోగ్యమైన చిన్న వాక్యాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది ప్రాథమిక పదం-నుండి-పదం సంబంధాలను నేర్చుకుందని ప్రదర్శిస్తుంది.
స్పార్సిటీ సవాలు మరియు పరిష్కారం: స్మూతింగ్
పరీక్ష సమయంలో మన నమూనా శిక్షణ సమయంలో ఎప్పుడూ చూడని ఒక బైగ్రామ్‌ను ఎదుర్కొంటే ఏమి జరుగుతుంది? ఉదాహరణకు, మన శిక్షణా కార్పస్‌లో "the purple dog" అనే పదబంధం ఎప్పుడూ లేకపోతే, అప్పుడు:
Count("the", "purple") = 0
దీని అర్థం P("purple" | "the") 0 అవుతుంది. ఈ బైగ్రామ్ మనం మూల్యాంకనం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఒక సుదీర్ఘ వాక్యంలో భాగమైతే, మొత్తం వాక్యం యొక్క సంభావ్యత సున్నా అవుతుంది, ఎందుకంటే మనం అన్ని సంభావ్యతలను గుణిస్తున్నాము. ఇది శూన్య-సంభావ్యత సమస్య, ఇది డేటా స్పార్సిటీ యొక్క అభివ్యక్తి. మన శిక్షణా కార్పస్‌లో సాధ్యమయ్యే ప్రతి సరైన పద కలయిక ఉంటుందని ఊహించడం అవాస్తవికం.
దీనికి పరిష్కారం స్మూతింగ్. స్మూతింగ్ యొక్క ముఖ్య ఆలోచన ఏమిటంటే, మనం చూసిన ఎన్-గ్రామ్‌ల నుండి కొద్ది మొత్తంలో సంభావ్యత ద్రవ్యరాశిని తీసుకొని, మనం ఎప్పుడూ చూడని ఎన్-గ్రామ్‌లకు పంపిణీ చేయడం. ఇది ఏ పద క్రమానికి కూడా సున్నా సంభావ్యత ఉండకుండా నిర్ధారిస్తుంది.
లాప్లేస్ (యాడ్-వన్) స్మూతింగ్
అతి సరళమైన స్మూతింగ్ టెక్నిక్ లాప్లేస్ స్మూతింగ్, దీనిని యాడ్-వన్ స్మూతింగ్ అని కూడా అంటారు. దీని ఆలోచన చాలా సహజమైనది: మనం వాస్తవంగా చూసిన దానికంటే ప్రతి సాధ్యమయ్యే ఎన్-గ్రామ్‌ను ఒకసారి ఎక్కువగా చూసినట్లు నటించడం.
సంభావ్యత కోసం సూత్రం కొద్దిగా మారుతుంది. మనం న్యూమరేటర్ యొక్క గణనకు 1 జోడిస్తాము. సంభావ్యతలు ఇప్పటికీ 1కి సమానంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి, మనం మొత్తం పదజాలం (V) యొక్క పరిమాణాన్ని డినామినేటర్‌కు జోడిస్తాము.
P_laplace(wᵢ | wᵢ₋₁) = (Count(wᵢ₋₁, wᵢ) + 1) / (Count(wᵢ₋₁) + V)
- ప్రోస్: అమలు చేయడం చాలా సులభం మరియు సున్నా సంభావ్యతలు ఉండవని హామీ ఇస్తుంది.
- కాన్స్: ఇది తరచుగా చూడని సంఘటనలకు చాలా ఎక్కువ సంభావ్యతను ఇస్తుంది, ముఖ్యంగా పెద్ద పదజాలాలతో. ఈ కారణంగా, ఇది తరచుగా అధునాతన పద్ధతులతో పోలిస్తే ఆచరణలో పేలవంగా పనిచేస్తుంది.
యాడ్-కె స్మూతింగ్
ఒక చిన్న మెరుగుదల యాడ్-కె స్మూతింగ్, ఇక్కడ 1 జోడించే బదులు, మనం ఒక చిన్న భిన్న విలువ 'k' (ఉదా., 0.01) ను జోడిస్తాము. ఇది చాలా ఎక్కువ సంభావ్యత ద్రవ్యరాశిని తిరిగి కేటాయించే ప్రభావాన్ని తగ్గిస్తుంది.
P_add_k(wᵢ | wᵢ₋₁) = (Count(wᵢ₋₁, wᵢ) + k) / (Count(wᵢ₋₁) + k*V)
యాడ్-వన్ కంటే మెరుగైనప్పటికీ, సరైన 'k' ను కనుగొనడం ఒక సవాలుగా ఉంటుంది. గూడ్-ట్యూరింగ్ స్మూతింగ్ మరియు నెజర్-నీ స్మూతింగ్ వంటి అధునాతన టెక్నిక్‌లు ఉన్నాయి మరియు అనేక ఎన్ఎల్‌పి టూల్‌కిట్‌లలో ప్రామాణికంగా ఉన్నాయి, ఇవి చూడని సంఘటనల సంభావ్యతను అంచనా వేయడానికి చాలా అధునాతన మార్గాలను అందిస్తాయి.
భాషా నమూనాను మూల్యాంకనం చేయడం: పర్ప్లెక్సిటీ
మన ఎన్-గ్రామ్ నమూనా మంచిదా కాదా అని మనకు ఎలా తెలుస్తుంది? లేదా మన నిర్దిష్ట పని కోసం బైగ్రామ్ నమూనా కంటే ట్రైగ్రామ్ నమూనా మంచిదా? మనకు మూల్యాంకనం కోసం ఒక పరిమాణాత్మక మెట్రిక్ అవసరం. భాషా నమూనాల కోసం అత్యంత సాధారణ మెట్రిక్ పర్ప్లెక్సిటీ.
పర్ప్లెక్సిటీ అనేది ఒక సంభావ్యత నమూనా ఒక నమూనాను ఎంత బాగా అంచనా వేస్తుందనే దాని కొలత. సహజంగా, దీనిని నమూనా యొక్క సగటు బ్రాంచింగ్ ఫ్యాక్టర్గా భావించవచ్చు. ఒక నమూనాకు పర్ప్లెక్సిటీ 50 ఉంటే, ప్రతి పదం వద్ద, నమూనా 50 వేర్వేరు పదాల నుండి ఏకరీతిగా మరియు స్వతంత్రంగా ఎంచుకోవలసి వస్తే ఎంత గందరగోళానికి గురవుతుందో అంత గందరగోళంగా ఉందని అర్థం.
తక్కువ పర్ప్లెక్సిటీ స్కోర్ ఉత్తమం, ఎందుకంటే ఇది నమూనా పరీక్ష డేటాను చూసి తక్కువ "ఆశ్చర్యానికి" గురైందని మరియు అది వాస్తవంగా చూసే క్రమాలకు అధిక సంభావ్యతలను కేటాయించిందని సూచిస్తుంది.
పర్ప్లెక్సిటీ పరీక్ష సెట్ యొక్క విలోమ సంభావ్యతగా లెక్కించబడుతుంది, పదాల సంఖ్యతో సాధారణీకరించబడుతుంది. సులభమైన గణన కోసం ఇది తరచుగా దాని లాగరిథమిక్ రూపంలో సూచించబడుతుంది. మంచి అంచనా శక్తి ఉన్న నమూనా పరీక్ష వాక్యాలకు అధిక సంభావ్యతలను కేటాయిస్తుంది, ఫలితంగా తక్కువ పర్ప్లెక్సిటీ వస్తుంది.
ఎన్-గ్రామ్ నమూనాల పరిమితులు
వాటి పునాది ప్రాముఖ్యత ఉన్నప్పటికీ, ఎన్-గ్రామ్ నమూనాలకు గణనీయమైన పరిమితులు ఉన్నాయి, ఇవి ఎన్ఎల్‌పి రంగాన్ని మరింత సంక్లిష్ట నిర్మాణాల వైపు నడిపించాయి:
- డేటా స్పార్సిటీ: స్మూతింగ్‌తో కూడా, పెద్ద N (ట్రైగ్రామ్‌లు, 4-గ్రామ్‌లు, మొదలైనవి) కోసం, సాధ్యమయ్యే పద కలయికల సంఖ్య విపరీతంగా పెరుగుతుంది. వాటిలో చాలా వాటికి సంభావ్యతలను విశ్వసనీయంగా అంచనా వేయడానికి తగినంత డేటా ఉండటం అసాధ్యం అవుతుంది.
- నిల్వ: నమూనా అన్ని ఎన్-గ్రామ్ గణనలను కలిగి ఉంటుంది. పదజాలం మరియు N పెరిగేకొద్దీ, ఈ గణనలను నిల్వ చేయడానికి అవసరమైన మెమరీ విపరీతంగా పెరుగుతుంది.
- సుదూర సంబంధాలను గ్రహించలేకపోవడం: ఇది వాటి అత్యంత క్లిష్టమైన లోపం. ఒక ఎన్-గ్రామ్ నమూనాకు చాలా పరిమితమైన జ్ఞాపకశక్తి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ట్రైగ్రామ్ నమూనా, రెండు స్థానాల కంటే ముందు కనిపించిన మరొక పదానికి ఒక పదాన్ని అనుసంధానించలేదు. ఈ వాక్యాన్ని పరిగణించండి: "The author, who wrote several best-selling novels and lived for decades in a small town in a remote country, speaks fluent ___." చివరి పదాన్ని అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఒక ట్రైగ్రామ్ నమూనా కేవలం "speaks fluent" అనే సందర్భాన్ని మాత్రమే చూస్తుంది. దానికి "author" అనే పదం లేదా ప్రదేశం గురించి ఎటువంటి జ్ఞానం లేదు, ఇవి కీలకమైన ఆధారాలు. ఇది సుదూర పదాల మధ్య అర్థ సంబంధాన్ని గ్రహించలేదు.
ఎన్-గ్రామ్‌లకు మించి: న్యూరల్ భాషా నమూనాల ఆవిర్భావం
ఈ పరిమితులు, ముఖ్యంగా సుదూర సంబంధాలను నిర్వహించలేకపోవడం, న్యూరల్ భాషా నమూనాల అభివృద్ధికి మార్గం సుగమం చేశాయి. రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (RNNs), లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ నెట్‌వర్క్స్ (LSTMs), మరియు ముఖ్యంగా ఇప్పుడు ఆధిపత్యం చెలాయిస్తున్న ట్రాన్స్‌ఫార్మర్స్ (ఇవి BERT మరియు GPT వంటి నమూనాలను శక్తివంతం చేస్తాయి) వంటి నిర్మాణాలు ఈ నిర్దిష్ట సమస్యలను అధిగమించడానికి రూపొందించబడ్డాయి.
విరళమైన గణనలపై ఆధారపడటానికి బదులుగా, న్యూరల్ నమూనాలు అర్థ సంబంధాలను గ్రహించే పదాల యొక్క దట్టమైన వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలను (ఎంబెడ్డింగ్స్) నేర్చుకుంటాయి. అవి చాలా పొడవైన క్రమాలపై సందర్భాన్ని ట్రాక్ చేయడానికి అంతర్గత మెమరీ మెకానిజమ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి, ఇది మానవ భాషలో అంతర్లీనంగా ఉన్న క్లిష్టమైన మరియు సుదూర సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ముగింపు: ఎన్ఎల్‌పి యొక్క ఒక పునాది స్తంభం
ఆధునిక ఎన్ఎల్‌పి పెద్ద-స్థాయి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లచే ఆధిపత్యం చెలాయించబడుతున్నప్పటికీ, ఎన్-గ్రామ్ నమూనా ఒక అనివార్యమైన విద్యా సాధనంగా మరియు అనేక పనులకు ఆశ్చర్యకరంగా ప్రభావవంతమైన బేస్‌లైన్‌గా మిగిలిపోయింది. ఇది భాషా నమూనా యొక్క ముఖ్య సవాలుకు స్పష్టమైన, అర్థం చేసుకోగల, మరియు గణనపరంగా సమర్థవంతమైన పరిచయాన్ని అందిస్తుంది: భవిష్యత్తును అంచనా వేయడానికి గతం నుండి గణాంక నమూనాలను ఉపయోగించడం.
మొదటి నుండి ఒక ఎన్-గ్రామ్ నమూనాను నిర్మించడం ద్వారా, మీరు ఎన్ఎల్‌పి సందర్భంలో సంభావ్యత, డేటా స్పార్సిటీ, స్మూతింగ్ మరియు మూల్యాంకనం గురించి లోతైన, మొదటి-సూత్రాల అవగాహనను పొందుతారు. ఈ జ్ఞానం కేవలం చారిత్రకమైనది కాదు; ఇది ఆధునిక AI యొక్క ఎత్తైన ఆకాశహర్మ్యాలు నిర్మించబడిన సంభావిత పునాది. ఇది భాషను సంభావ్యతల క్రమంగా ఆలోచించడం నేర్పుతుంది—ఏ భాషా నమూనానైనా, ఎంత సంక్లిష్టమైనదైనా ప్రావీణ్యం సంపాదించడానికి అవసరమైన దృక్పథం.