16 Tue

[AI 스쿨 1기] 10주차 DAY 2

NLP : 언어모델 I ~ II

언어 모델

• 목표 : 문장이 일어날 확률을 구하는 것

  • 다음 문장 다음에 이어질 단어는?

  • 다음 두 문장 중 나타날 확률이 높은 것은?

• 왜 필요한가?

  • 기계 번역

    • high winds tonight => large winds tonight

  • 맞춤법 검사

    • about fifteen minuets from => about fifteen minutes from

  • 음성 인식

    • I saw a van => eyes awe of an

• 연속적인 단어들에 확률을 부여하는 모델

  • P(W) = P(w1, w2, w3, ... , wn)

• 관련된 일 : 연속적인 단어들이 주어졌을 때 그 다음 단어의 확률을 구하는 것

  • P(wn) = p(w1, w2, ... , wn-1)

P(W) 구하기

• 결합확률 구하기

  • P(its, water, is ,so ,transparent, that)

조건부 확률 P(w | h)

• P(the | its water is so transparent that) = Count(its water is so transparent that the) / Count(its water is so transparent that)

• 문제는?

  • 가능한 문장의 개수가 너무 많음

  • 이것을 계산할 수 있는 충분한 양의 데이터를 갖기 어려움

• Markov Assumption

  • 한 단어의 확률은 그 단어 앞에 나타나는 몇 개의 단어들에만 의존한다

  • P(the | its water is so transparent that ) $\approx$P(the | that)
  • 또는 P(the | its water is so transparent that ) $\approx$P(the | transparent that)

Unigram 모델

• Markov의 가정을 극단적으로 적용한 예

• 생성된 문장예제들이 부자연스러움

Bigram 모델

• 비교적 Unigram 보다는 자연스러움

N-gram 모델

• trigram, 4-grams, 5-grams

• 멀리 떨어진 단어들간의 관계를 완벽하게 모델링하진 못한다

• 하지만 많은 경우에도 n-gram만으로도 좋은 결과를 얻을 수 있다.

Bigram 확률 계산

모델 평가

• 외재적 평가

  • extrinsic evaluation

  • 존재 자체가 목표이기에 특정 과제를 위한 부분으로서 사용됨

  • 언어모델이 좋은지를 판단하기 위해 그 과제의 평가지표를 사용

  • ex) 맞춤법 오류 수정

• 내재적 평가

  • intrinsic evaluation

  • 외재적 평가는 시간이 많이 걸리는 단점이 있음

  • 언어모델이 학습하는 확률자체를 평가할 수 있다 : Perplexity

  • 이 기준으로 얻은 최적의 언어모델이 실제로 최적이 아닐 수도 있다.

  • 학습과정에 버그가 있었는지 빠르게 알 수 있는 용도로 사용

Perplexity

• 좋은 언어 모델이란

  • 테스트 데이터를 높은 확률로 예측하는 모델

  • Perplexity : 확률의 역수를 단어의 개수로 정규화한 값

  • Pexplexity를 최소화하는 것이 확률을 최대화 하는 것

3번째는 bigram 확률