Taalprobabiliteiten

Taalprobabiliteiten zijn probabilistische cijfers die aangeven hoe waarschijnlijk het is dat een stuk tekst in een bepaalde taal geschreven is. In de natuurlijke taalverwerking worden ze gebruikt om talen te identificeren, te modelleren en te vergelijken. Ze kunnen verwijzen naar de kans dat een tekst in taal L is (P(L|tekst)) of naar de kans om tekens en woorden te produceren in die taal (P(tekst|L) of P(w|L)).

Een veelgebruikt raamwerk voor taalprobabiliteiten is Bayesiaanse taalidentificatie: P(L|tekst) ∝ P(tekst|L) P(L). P(L) is de prior, afgeleid van de verdeling van talen in de trainingsdata. P(tekst|L) wordt vaak gemodelleerd met een probabilistisch taalmodel, bijvoorbeeld een n-gram model, waarbij P(tekst|L) ≈ ∏i P(wi|wi-1,...,wi-n+1,L). Smoothing helpt om onbekende teken- of woordcombinaties een kans te geven en overfitting te voorkomen.

De parameters P(L) en P(w|L) worden meestal geschat uit gelabelde corpora. Bij beperkte data worden smoothing en regularisatie toegepast; ook ongestructureerde of semi-gestructureerde methoden komen voor. Schattingen kunnen verder worden verrijkt met contextuele informatie of topic-modellen.

Toepassingen en uitdagingen: taalprobabiliteiten worden ingezet bij taalidentificatie in meertalige documenten, pre-processing voor meertalige systemen, en ondersteuning bij vertaling en spraaktechnologie. Uitdagingen omvatten korte teksten met weinig informatie, code-switching, ongebalanceerde data, en domeinspecifieke variatie die de kansenverdeling beïnvloedt.

Relatief relevantes concepten zijn onder meer taalmodel, perplexity en Bayes' regel, evenals toepassingen zoals n-grammodellen en log-likelihood-estimatie.