什么是多模型语言

语言模型是什么？

答：语言模型（language model，LM）在自然语言处理中占有重要的地位，它的任务是预测一个句子在语言中出现的概率。 截至目前，语言模型的发展先后经历了文法规则语言模型、统计语言模型、神经网络语言模型。 一个语言模型通常构建为字符串 的概率分布 ，这里 试图反映的是字符串 作为一个句子出现的频率。

二元语言模型有什么用？

答：二元语言模型也能比一元语言模型能够更好的get到两个词语之间的关系信息。 比如在p (pizza|eats)与p (pizza|drinks)的比较中，二元语言模型就能够更好的get到它们的关系，比如 我们再看一下该二元模型所捕捉到的一些实际信息：

一元语言模型的概率有多大？

答：我们可以看出，其实通过一元语言模型的计算公式，我们看不出上面两个句子的概率有多大差别，但是我们很明显知道第一句话比第二句话的概率要大的多，因为正确的表达应该就是吃披萨，而不是喝披萨。 但是由于我们用了一元语言模型，假设每个词都是条件无关的，这样的话就会导致我们考虑不到两个词之间的关系搭配，比如在这个例子中，很明显应该判断的是p (pizza|eats)与p (pizza|drinks)的概率大小比较。 这也就是二元语言模型需要考虑的问题。

语言模型(language model)在自然语言处理中占有重要地位,它的任务是什么？

答：语言模型（language model，LM）在自然语言处理中占有重要的地位，它的任务是预测一个句子在语言中出现的概率。