Språkmodellering

Språkmodellering är en statistisk teknik som används för att förutsäga sannolikheten för en sekvens av ord. Det är en fundamental del av naturlig språkbehandling (NLP) och ligger till grund för många applikationer som maskinöversättning, taligenkänning och textgenerering. En språkmodell lär sig mönster och strukturer i ett givet språk genom att analysera stora mängder textdata.

Traditionellt baserades språkmodeller på n-gram, där sannolikheten för ett ord beräknades baserat på de föregående n-1 orden. Till exempel skulle en bigrammodell titta på det föregående ordet, medan en trigrammodell skulle titta på de två föregående orden. Dessa modeller kan dock ha svårt att hantera långa beroenden i text.

Modern språkmodellering domineras av djupinlärningsmodeller, särskilt neurala nätverk. Dessa modeller, som transformatorn, kan fånga mer komplexa och långvariga relationer mellan ord i en sekvens. De tränas på enorma dataset och kan uppnå imponerande resultat inom en rad olika språkuppgifter. Genom att förstå sannolikhetsfördelningen för ordsekvenser möjliggör språkmodeller att datorer kan bearbeta och generera mänskligt språk på ett alltmer sofistikerat sätt.