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• 文本处理

  建立模型需要用到大量的数据，根据要求首先需要先对数据格式先进行处理，Python提供了许多的简便操作供使用，比如去空格，去符号，大小写切换等，根据学习资料了解到，处理数据时自己调用函数处理可能会出现一些没有注意到的问题，如学习资料里提到的，它至少有以下几个缺点:
  标点符号通常可以提供语义信息，但是我们的方法直接将其丢弃了 类似“shouldn’t", “doesn’t"这样的词会被错误地处理 类似"Mr.”, "Dr."这样的词会被错误地处理。通过调用专业的包，处理数据就会变得很容易且合理，工具有spaCy和NLTK。

• 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 w1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P(w1,w2,…,wT).

• 建立语言模型即对文件建立数据库，文本在这个数据库中出现的概率可以认为是P^(w1)=n(w1)/n，其中n（w1)是以w1开头的文本的数量，n为数据库中文本的总量，序列长度增加，计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。 n 元语法通过马尔可夫假设简化模型，马尔科夫假设是指一个词的出现只与前面 n 个词相关，即 n 阶马尔可夫链（Markov chain of order n ），如果 n=1 ，那么有P(w3∣w1,w2)=P(w3∣w2) 。基于 n−1 阶马尔可夫链，我们可以将语言模型改写为P(w1,w2,…,wT)=∏t=1TP(wt∣wt−(n−1),…,wt−1).当 n 较小时， n 元语法往往并不准确。例如，在一元语法中，由三个词组成的句子“你走先”和“你先走”的概率是一样的。然而，当 n 较大时， n 元语法需要计算并存储大量的词频和多词相邻频率。

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