统计语言模型 vs 神经语言模型：一场语言理解的进化之战

内容纲要

趁热打铁，继续写语言建模系列第 2 篇文章：《统计语言模型 vs 神经语言模型》。

一、语言模型的起点：让机器理解语言的概率世界

语言模型（Language Model, 简称 LM）本质上是用于计算一个词序列概率的模型，即：

$P(w_1, w_2, ..., w_n)$

它的目标是回答两个关键问题：

一段文字是否自然、合理？
下一个词最可能是什么？

所有文本生成系统（输入法、搜索建议、对话机器人、翻译模型）都基于语言模型。

二、第一代选手：统计语言模型（Statistical Language Model）

统计语言模型是早期的 NLP 主力，核心代表是：

n-gram 模型
马尔可夫链语言模型
最大熵语言模型

以 n-gram 为例，它通过词频估算下一个词的概率：

$P(w_i | w_{i-n+1}, ..., w_{i-1}) = \frac{count(w_{i-n+1}, ..., w_i)}{count(w_{i-n+1}, ..., w_{i-1})}$

✅ 优点

简单高效
可解释性强
少量数据也能训练

❌ 缺点

稀疏性问题严重：高阶组合数据少，概率为 0
长依赖无能为力：只能看固定窗口
泛化能力弱：未见过的组合完全无法建模

三、接班人登场：神经语言模型（Neural Language Model）

2003 年，Yoshua Bengio 等人首次提出基于神经网络的语言模型（NNLM），彻底改变了 NLP 的发展轨迹。

它的核心思路：

不再统计词频，而是将词“向量化”，再通过神经网络建模上下文之间的关系。

后续发展出了：

Feedforward 神经语言模型（NNLM）
循环神经网络语言模型（RNNLM）
长短期记忆网络（LSTM）
Transformer 语言模型（BERT、GPT）

四、代表模型对比

模型类型	代表	上下文建模	是否支持长依赖	是否预训练	推理速度
n-gram	传统模型	固定窗口	❌ 否	❌ 否	⚡ 快
RNN/LSTM	RNNLM	序列上下文	✅ 是	❌ 否	⏳ 较慢
Transformer	GPT/BERT	全局注意力	✅ 是	✅ 是	🚀 较快（可并行）

五、案例演示：Who wins?

输入上下文

I have a pen. I have an...

模型输出对比

n-gram 模型：
"apple"（若在训练语料中常出现 "an apple"）
缺点是：没有意识到“我”前面提到了“pen”
神经语言模型（如 GPT）：
"apple" ✅ ✅
是因为它理解了上下文是“PPAP”（Pen-Pineapple-Apple-Pen），具备更强的语义联想能力

六、从统计模型到神经模型的跃迁意义

项目	统计语言模型	神经语言模型
建模方式	频率统计 + 平滑	向量嵌入 + 非线性映射
语义理解	基本不支持	支持上下文 + 词义泛化
未登录词（OOV）	无法处理	子词模型（BPE、WordPiece）处理
表达能力	静态	动态建模 + 迁移学习能力
可解释性	强	弱（黑箱）

七、不是你死我活，而是“融合共生”

实际上，在许多系统中：

统计模型仍可作为先验特征输入
神经模型可借助 n-gram 提高训练稳定性
一些模型（如 GPT2）也借助了 BPE 子词切分，本质上就是字符级 n-gram

现代 NLP 更倾向于：

“语言模型 = 大规模数据 + 神经网络 + 高质量 token 处理方式（含统计信息）”

总结

n-gram 开启了语言建模时代，但局限明显；
神经语言模型借助表示学习能力，实现长依赖、语义理解、迁移泛化；
未来语言建模更重视“多模态、多任务、数据驱动”的深度融合。

引用资料

Bengio, Y., Ducharme, R., Vincent, P., & Jauvin, C. (2003). A Neural Probabilistic Language Model. Journal of Machine Learning Research.
Mikolov, T. et al. (2010). Recurrent neural network based language model.
Vaswani, A. et al. (2017). Attention is All You Need.
Jurafsky, D. & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing.
Manning, C. D. et al. (2008). Foundations of Statistical Natural Language Processing.