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发视频在9.2 节中，我们将看到如何将文本序列映射到标记中，其中这些标记可以被视为一系列离散的观察结果，例如单词或字符。假设文本序列中的标记长度T依次是 x1,x2,…,xT. 语言模型的目标是估计整个序列的联合概率：
其中可以应用第 9.1 节中的统计工具。
语言模型非常有用。例如，一个理想的语言模型将能够自行生成自然文本，只需一次绘制一个标记即可 xt∼P(xt∣xt−1,…,x1). 与使用打字机的猴子完全不同，从这种模型中出现的所有文本都将作为自然语言传递，例如英文文本。此外，只需在先前的对话片段上调节文本，就足以生成有意义的对话。显然，我们离设计这样一个系统还有很长的路要走，因为它需要理解文本，而不仅仅是生成语法合理的内容。
尽管如此，语言模型即使在其有限的形式下也能提供很好的服务。例如，“to recognize speech”和“to wreck a nice beach”这两个短语听起来非常相似。这可能会导致语音识别中出现歧义，这很容易通过一种语言模型来解决，该模型拒绝将第二种翻译认为是古怪的。同样，在文档摘要算法中，值得知道“狗咬人”比“人咬狗”更频繁，或者“我想吃奶奶”是一个相当令人不安的陈述，而“我想吃，奶奶”要温和得多。
import tensorflow as tf
from d2l import tensorflow as d2l
9.3.1. 学习语言模型
显而易见的问题是我们应该如何对文档甚至一系列标记进行建模。假设我们在单词级别标记文本数据。让我们从应用基本概率规则开始：
例如，包含四个单词的文本序列的概率为：
9.3.1.1. 马尔可夫模型和n-克
在9.1节的序列模型分析中，我们将马尔可夫模型应用到语言建模中。序列上的分布满足一阶马尔可夫性质，如果 P(xt+1∣xt,…,x1)=P(xt+1∣xt). 更高的阶数对应更长的依赖关系。这导致我们可以应用一些近似值来对序列建模：
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