预测生成是使用训练过的模型生成准确且实时的预测的能力。这些预测可以包括获胜概率、平局概率和失利概率。

预测生成在体育博彩、金融交易和许多其他领域都有多种应用。它可以帮助用户做出明智的决策，从而增加他们的成功机会。

如何生成预测

生成预测的过程涉及以下步骤：

1. 收集数据：这是预测生成过程中最重要的步骤。数据应准确且全面，并且应包含影响预测结果的尽可能多的相关因素。
2. 选择模型：有多种机器学习模型可用于生成预测。最合适的模型将取决于数据的类型和预测的复杂性。
3. 训练模型：训练过程涉及将模型引入数据，以便它可以学习识别模式和预测结果。
4. 评估模型：在对模型进行训练后，需要对其进行评估以确保其准确性。可以使用各种指标来评估模型，例如均方根误差 (RMSE) 和 R 平方。
5. 生成预测：一旦模型经过训练并评估后，就可以用来生成新数据的预测。

预测的应用

预测生成在许多领域都有着广泛的应用，包括：

• 体育博彩：预测生成可用于帮助体育博彩玩家对获胜者或比赛结果做出明智的猜测。
• 金融交易：预测生成可用于帮助金融交易者预测货币汇率和股票价格的变动。
• 天气预报：预测生成可用于帮助气象学家预测未来的天气条件。
• 医疗诊断：预测生成可用于帮助医生诊断疾病并预测患者的预后。
• 零售：预测生成可用于帮助零售商预测客户需求，优化库存管理并个性化客户体验。

预测生成的优势

预测生成提供了许多优势，包括：

• 准确性：经过训练的模型可以生成高度准确的预测，这可以帮助用户做出明智的决策。
• 实时：预测可以实时生成，以便用户可以及时做出决策。
• 自动化：预测生成过程是自动化的，这意味着用户无需手动执行任何任务。
• 可扩展性：预测生成技术可以扩展到不同的领域，为广泛的应用程序提供支持。

结论

预测生成是一项强大的技术，可以帮助用户做出明智的决策并提高他们的成功机会。它在各个领域都有着广泛的应用，并且在未来几年可能会继续发挥越来越重要的作用。

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有谁知道市场预测的过程有那几步？每个步骤的作用是什么？有知道的朋友请解答下，谢谢！

编辑本段什么是市场预测？所谓市场预测，就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。 市场预测产生的历史悠久。 根据我国《史记》记载，公元前6世纪到5世纪，范蠡在辅佐勾践灭吴复国以后，即弃官经商，19年之中三致千金，成为天下富翁，他的商场建树取决于他懂得市场预测。 例如，“论其存余不足，则知贵贱，贵上极则反贱，贱下极则反贵。 ”这是他根据市场上商品的供求情况来预测商品的价格变化。 严格地说，市场预测是从19世纪下半夜开始的。 一方面，资本主义经济中的市场变化极其复杂，只要能获取利润，减少经营风险，就要把握经济周期的变化规律；另一方面，数理经济学对现象数量关系的研究已经逐步深入，各国统计资料的积累也日益丰富，适用于处理经济问题，包括市场预测的统计方法也逐步完善。 学术界关于市场预测的里程碑是从奥地利经济学家兼统计学家斯帕拉特·尼曼算起的。 他运用指数分析方法研究了金、银、煤、铁、咖啡和棉花的生产情况，有关铁路、航运、电信和国际贸易方面的问题，以及1866-1873年的进出口价值数据。 预测为决策服务，是为了提高管理的科学水平，减少决策的盲目性，我们需要通过预测来把握经济发展或者未来市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，使决策目标得以顺利实现。 编辑本段市场预测的原理对未来的先知不仅是人类渴望的，所以预测很早就有，包括“前知500年后知500年”的神话，因此预测落了一个不光彩的前身叫“占卜”。 企业如果能做到某种程度的先知先觉，对企业的经营的益处当然不言而喻。 当然做到完全的先知先觉不可能，否则每个人都是百万富翁，每个企业都必定欣欣向荣。 虽然企业对未来不可把握，但是人类的认识、思维的进步使人们发现“规律”的重要性，古人很早就有“辨道、顺道”的说法，“道”就是规律，随着历史经验的积累和科技的进步，人类认识自然的能力大大增强。 作为企业，发现、认识和利用“规律”（包括市场的、顾客的、技术的、企业发展的）对企业的经营必定增大胜算把握。 （一）预测的基本原理以最简单易懂的说法：是如下这样一个模式已知→未知，过去、现在→将来规律、趋势、逻辑、经验、实质是分析问题的能力和手段。 （二）预测的四大原则预测本身要借助数学、统计学等方法论，也要借助于先进的手段。 我们先不讲技术和方法，对企业的管理者而言，可能最先关注的是怎样形成一套有效的思维方式？以下几个原则可能会有些启发：1、相关原则：建立在“分类”的思维高度，关注事物（类别）之间的关联性，当了解（或假设）到已知的某个事物发生变化，再推知另一个事物的变化趋势。 最典型的相关有正相关和负相关，从思路上来讲，不完全是数据相关，更多的是“定性”的。 （1）正相关是事物之间的“促进”，比如，居民平均收入与“百户空调拥有量”；有企业认识到“独生子女受到重视”推知玩具、教育相关产品和服务的市场；某地区政府反复询问企业一个问题：“人民物质文化生活水平提高究竟带来什么机遇”，这实际上是目前未知市场面临的一个最大机遇！该地区先后发展的“家电业”、“厨房革命”、“保健品”应该是充分认识和细化实施的结果。 这也体现企业的机遇意识。 再如现在进行的人口普查，有专家提出那些资料是企业的“宝”，就看您怎么认识了：有个大型家具企业，起家把握的一个最大机遇是“中国第三次生育浪潮生育的这些人目前到了成家立业的高峰”。 （2）负相关，是指事物之间相互“制约”，一种事物发展导致另一种事物受到限制。 特别是“替代品”。 比如资源政策、环保政策出台必然导致“一次性资源”替代品的出现，象“代木代钢”发展起来的PVC塑钢；某地强制报废助力车，该地一家“电动自行车”企业敏锐地抓住机遇也是一样。 2、惯性原则。 任何事物发展具有一定惯性，即在一定时间、一定条件下保持原来的趋势和状态，这也是大多数传统预测方法的理论基础。 比如“线性回归”、“趋势外推”等等。 3、类推原则。 这个原则也是建立在“分类”的思维高度，关注事物之间的关联性。 （1）由小见大—从某个现象推知事物发展的大趋势：例如现在有人开始购买私家汽车，您预见到什么？运用这一思路要防止以点代面、以偏概全。 （2）由表及里—从表面现象推实质：例如“统一食品”在昆山兴建，无锡的“中萃面”应意识到什么？“海利尔”洗衣粉到苏南大做促销，“加佳洗衣粉”意识到可能是来抢市场的。 换个最简单的例子说：一次性液体打火机的出现，真的就有火柴厂没有意识到威胁的例子。 （3）由此及彼—引进国外先进的管理和技术也可以由这一思路解释。 你记住一句话：上海做的，四川人可能还没有想到。 发达地区被淘汰的东西，落后地区可能有市场。 （4）由过去、现在推以后--毛泽东说过一句话：我不是李自成。 可见历史的东西对以后的发展是极有指导性的。 换句话说： 10年以前，谁敢想想自己家有空调、电脑、电话？那么站在现在，我们问：您能不能想想10年后您会拥有自己的汽车？这种推理对商家是颇具启发的。 您能总结一下中国家庭电视机的发展规律吗？也许，您从中就能找到商机！（5）由远及近—比如国外的产品、技术、管理模式、营销经验、方法，因为可能比较进步，就代表先进的方向，可能就是“明天要走的路”。 （6）自下而上—从典型的局部推知全局，一个规模适中的乡镇，需要3台收割机，这个县有50个类似的乡镇，可以初步估计这个县的收割机可能的市场容量为150台。 （7）自上而下—从全局细分，以便认识和推知某个局部。 例如，我们想知道一个40万人口的城市女士自行车市场容量，40万人口——20万女性——（去掉12岁以下50岁以上）还有10万——调查一下千人女性骑自行车比率（假设60%）——可能的市场容量为6万。 对大致了解一个市场是很有帮助的。 4、概率推断原则。 我们不可能完全把握未来，但根据经验和历史，很多时候能大致预估一个事物发生的大致概率，根据这种可能性，采取对应措施。 扑克、象棋游戏和企业博弈型决策都在不自觉地使用这个原则。 有时我们可以通过抽样设计和调查等科学方法来确定某种情况发生的可能性。 编辑本段市场预测的基本要素要搞好预测，必须把握预测的四个基本要素：1、信息。 信息是客观事物特性和变化的表征和反映，存在于各类载体，是预测的主要工作对象、工作基础和成果反映。 2、方法。 方法是指在预测的过程中进行质和量的分析时所采用的各种手段。 预测的方法按照不同的标准可以分成不同的类别。 按照预测结果属性可以分为定性预测和定量预测，按照预测时间长短的不同，可以分为长期预测、中期预测和短期预测。 按照方法本身，更可以分成众多的类别，最基本的是模型预测和非模型预测。 3、分析。 分析是根据有关理论所进行的思维研究活动。 根据预测方法得出预测结论之后，还必须进行两个方面的分析：一是在理论上要分析预测结果是否符合经济理论和统计分析的条件；二是在实践上对预测误差进行精确性分析，并对预测结果的可靠性进行评价。 4、判断。 对预测结果采用与否，或对预测结果依据相关经济和市场动态所作的修正需要判断，同时对信息资料、预测方法的选择也需要判断。 判断是预测技术中重要的因素。 编辑本段市场预测的基本步骤预测应该遵循一定的程序和步骤以使工作有序化、统筹规划和协作。 市场预测的过程大致包含以下的步骤：1、确定预测目标明确目的，是开展市场预测工作的第一步，因为预测的目的不同，预测的内容和项目、所需要的资料和所运用的方法都会有所不同。 明确预测目标，就是根据经营活动存在的问题，拟定预测的项目，制定预测工作计划，编制预算，调配力量，组织实施，以保证市场预测工作有计划、有节奏地进行。 2、搜集资料进行市场预测必须占有充分的资料。 有了充分的资料，才能为市场预测提供进行分析、判断的可靠依据。 在市场预测计划的指导下，调查和搜集预测有关资料是进行市场预测的重要一环，也是预测的基础性工作。 3、选择预测方法根据预测的目标以及各种预测方法的适用条件和性能，选择出合适的预测方法。 有时可以运用多种预测方法来预测同一目标。 预测方法的选用是否恰当，将直接影响到预测的精确性和可靠性。 运用预测方法的核心是建立描述、概括研究对象特征和变化规律的模型，根据模型进行计算或者处理，即可得到预测结果。 4、预测分析和修正分析判断是对调查搜集的资料进行综合分析，并通过判断、推理，使感性认识上升为理性认识，从事物的现象深入到事物的本质，从而预计市场未来的发展变化趋势。 在分析评判的基础上，通常还要根据最新信息对原预测结果进行评估和修正。 5、编写预测报告预测报告应该概括预测研究的主要活动过程，包括预测目标、预测对象及有关因素的分析结论、主要资料和数据，预测方法的选择和模型的建立，以及对预测结论的评估、分析和修正等等。 编辑本段市场预测的内容市场预测的内容十分广泛丰富，从宏观到微观，二者相互联系、相互补充。 具体讲主要包括以下几个内容：�1.预测市场容量及变化。 市场商品容量是指有一定货币支付能力的需求总量。 市场容量及其变化预测可分为生产资料市场预测和消费资料市场预测。 生产资料市场容量预测是通过对国民经济发展方向、发展重点的研究，综合分析预测期内行业生产技术、产品结构的调整，预测工业品的需求结构、数量及其变化趋势。 消费资料市场容量预测重点有以下三个方面：�(1)消费者购买力预测。 预测消费者购买力要做好两个预测：第一，人口数量及变化预测。 人口的数量及其发展速度，在很大程度上决定着消费者的消费水平。 第二，消费者货币收入和支出的预测。 �(2)预测购买力投向。 消费者收入水平的高低决定着消费结构，即消费者的生活消费支出中商品性消费支出与非商品性消费支出的比例。 消费结构规律是收入水平越高，非商品性消费支出会增大，如娱乐、消遣、劳务费用支出增加，在商品性支出中，用于饮食费用支出的比重大大降低。 另外还必须充分考虑消费心理对购买力投向的影响。 �(3)预测商品需求的变化及其发展趋势。 根据消费者购买力总量和购买力的投向，预测各种商品需求的数量、花色、品种、规格、质量等等。 2.预测市场价格的变化。 企业生产中投入品的价格和产品的销售价格直接关系到企业盈利水平。 在商品价格的预测中，要充分研究劳动生产率、生产成本、利润的变化，市场供求关系的发展趋势，货币价值和货币流通量变化以及国家经济政策对商品价格的影响。 3.预测生产发展及其变化趋势。 对生产发展及其变化趋势的预测，这是对市场中商品供给量及其变化趋势的预测。 �编辑本段市场预测方法市场预测的方法很多，主要有以下几种一、时间序列预测法在市场预测中，经常遇到一系列依时间变化的经济指标值，如企业某产品按年（季）的销售量、消费者历年收入、购买力增长统计值等，这些按时间先后排列起来的一组数据称为时间序列。 依时间序列进行预测的方法称为时间序列预测二、回归预测法1.“回归”的含义。 回归是指用于分析、研究一个变量（因变量）与一个或几个其它变量（自变量）之间的依存关 系，其目的在于根据一组已知的自变量数据值，来估计或预测因变量的总体均值。 在经济预测中，人们把预测对象（经济指标）作为因变量，把那些与预测对象密切相关的影响因素作为自变量。 根据二者的历史和现在的 统计资料，建立回归模型，经过统计检验后用于预测。 回归预测有一个自变量的一元回归预测和多个自变量的多元回归预测，这里仅讨论一元线性回归预测法。 2.回归分析的基本条件。 应用一组已知的自变量数据去估计、预测一个因变量之值时，这两种变量需要满足以下两个条件：�第一，统计相关关系。 统计相关关系是一种不确定的函数关系，即一种因变量（预测变量）的数值与一个或多个自变量的数值明显相关但却不能精确且不能唯一确定的函数关系，其中的变量都是随机变量。 经济现象中这种相关关系是大量存在的。 例如粮食亩产量y与施肥量x之间的关系，二者明显相关但不存在严格的函数关系，亩产量不仅与施肥量有关，还与土壤、降雨量、气温等多种因素有关，这样亩产量y存在着随机性。 �第二，因果关系。 如果一个或几个自变量x变化时，按照一定规律影响另一变量y，而y的变化不能影响x，即x的变化是y变化的原因，而不是相反，则称x与y之间具有因果关系，反映因果关系的模型称为回归模型。 �另一种分类市场预测的分类方法般可以分为定性预测和定量预测两大类。 对于企业营销管理人员来说，应该了解和掌握的企业预测方法主要有：�（1）定性预测法�定性预测法也称为直观判断法，是市场预测中经常使用的方法。 定性预测主要依靠预测人员所掌握的信息、经验和综合判断能力，预测市场未来的状况和发展趋势。 这类预测方法简单易行，特别适用于那些难以获取全面的资料进行统计分析的问题。 因此，定性预测方法在市场预测中得到广泛的应用。 定性预测方法又包括：专家会议法，德尔菲法，销售人员意见汇集法，顾客需求意向调查法。 （2）定量预测法�定量预测是利用比较完备的历史资料，运用数学模型和计量方法，来预测未来的市场需求。 定量预测基本上分为两类，一类是时间序列模式，另一类是因果关系模式。

NLP基础知识和综述

一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的jieba处理库

为单词序列分配概率的模型就叫做语言模型。

通俗来说， 语言模型就是这样一个模型：对于任意的词序列，它能够计算出这个序列是一句话的概率。 或者说语言模型能预测单词序列的下一个词是什么。

**n-gram Language Models **

N-gram模型是一种典型的统计语言模型（Language Model，LM），统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言（词的序列）看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。 给定一个词汇集合 V，对于一个由 V 中的词构成的序列S = ⟨w1, · · · , wT ⟩ ∈ Vn，统计语言模型赋予这个序列一个概率P(S)，来衡量S 符合自然语言的语法和语义规则的置信度。 用一句简单的话说，统计语言模型就是计算一个句子的概率大小的这种模型。

n-gram模型可以减轻单词序列没有在训练集中出现过而引起的问题，即数据稀疏问题

n-gram模型问题 对于n-gram模型的问题，这两页ppt说的很明白

N-gram模型基于这样一种假设，当前词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。 这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。 常用的是二元的Bi-Gram(N=2)和三元的Tri-Gram(N=3)-Gram所满足的假设是马尔科夫假设。

一般常用的N-Gram模型是Bi-Gram和Tri-Gram。分别用公式表示如下：

Bi-Gram:P(T)=p(w1|begin) p(w2|w1) p(w3|w2)***p(wn|wn-1)

Tri-Gram:P(T)=p(w1|begin1,begin2) p(w2|w1,begin1) p(w3|w2w1)***p(wn|wn-1,wn-2)

注意上面概率的计算方法：P(w1|begin)=以w1为开头的所有句子/句子总数；p(w2|w1)=w1,w2同时出现的次数/w1出现的次数。 以此类推。

对于其中每项的计算举个例子：

N-gram存在的问题：

举一个小数量的例子进行辅助说明：假设我们有一个语料库（注意语料库），如下：

老鼠真讨厌，老鼠真丑，你爱老婆，我讨厌老鼠。

想要预测“我爱老”这一句话的下一个字。 我们分别通过 bigram 和 trigram 进行预测。

1）通过 bigram，便是要对 P(w|老)进行计算，经统计，“老鼠”出现了3次，“老婆”出现了1次，通过最大似然估计可以求得P（鼠|老）=0.75，P（婆|老）=0.25， 因此我们通过 bigram 预测出的整句话为: 我爱老鼠。

2）通过 trigram，便是要对便是要对 P(w|爱老)进行计算，经统计，仅“爱老婆”出现了1次，通过最大似然估计可以求得 P（婆|爱 老）=1，因此我们通过trigram 预测出的整句话为: 我爱老婆。 显然这种方式预测出的结果更加合理。

问题一：随着 n 的提升，我们拥有了更多的前置信息量，可以更加准确地预测下一个词。 但这也带来了一个问题，当N过大时很容易出现这样的状况：某些n-gram从未出现过， 导致很多预测概率结果为0， 这就是稀疏问题。 实际使用中往往仅使用 bigram 或 trigram 。 （这个问题可以通过平滑来缓解参考：）

问题二：同时由于上个稀疏问题还导致N-gram无法获得上下文的长时依赖。

问题三：n-gram 基于频次进行统计，没有足够的泛化能力。

n-gram总结：统计语言模型就是计算一个句子的概率值大小，整句的概率就是各个词出现概率的乘积，概率值越大表明该句子越合理。 N-gram是典型的统计语言模型，它做出了一种假设，当前词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。 它其中存在很多问题，再求每一个词出现的概率时，随着N的提升，能够拥有更多的前置信息量，可以使得当前词的预测更加准确，但是当N过大时会出现稀疏问题，导致很多词的概率值为0，为解决这一问题，因此常用的为bigram 或 trigram，这就导致N-gram无法获得上文的长时依赖。 另一方面N-gram 只是基于频次进行统计，没有足够的泛化能力。

神经网络语言模型

2003年 Bengio 提出，神经网络语言模型( neural network language model, NNLM)的思想是提出词向量的概念，代替 ngram 使用离散变量(高维)，采用连续变量(具有一定维度的实数向量)来进行单词的分布式表示，解决了维度爆炸的问题，同时通过词向量可获取词之间的相似性。

结合下图可知它所建立的语言模型的任务是根据窗口大小内的上文来预测下一个词，因此从另一个角度看它就是一个使用神经网络编码的n-gram模型。

它是一个最简单的神经网络，仅由四层构成，输入层、嵌入层、隐藏层、输出层。（从另一个角度看它就是一个使用神经网络编码的n-gram模型）

输入是单词序列的index序列，例如单词‘这’在字典（大小为∣V∣）中的index是10，单词‘是’的 index 是23，‘测’的 index 是65，则句子“这是测试”通过‘这是测’预测‘试’，窗口大小内上文词的index序列就是 10, 23, 65。 嵌入层（Embedding）是一个大小为∣V∣×K的矩阵（注意：K的大小是自己设定的，这个矩阵相当于随机初始化的词向量，会在bp中进行更新，神经网络训练完成之后这一部分就是词向量），从中取出第10、23、65行向量拼成3×K的矩阵就是Embedding层的输出了。 隐层接受拼接后的Embedding层输出作为输入，以tanh为激活函数，最后送入带softmax的输出层，输出概率,优化的目标是使得待预测词其所对应的softmax值最大。

缺点：因为这是通过前馈神经网络来训练语言模型，缺点显而易见就是其中的参数过多计算量较大，同时softmax那部分计算量也过大。 另一方面NNLM直观上看就是使用神经网络编码的 n-gram 模型，也无法解决长期依赖的问题。

它是通过RNN及其变种网络来训练语言模型，任务是通过上文来预测下一个词，它相比于NNLM的优势在于所使用的为RNN，RNN在处理序列数据方面具有天然优势， RNN 网络打破了上下文窗口的限制，使用隐藏层的状态概括历史全部语境信息，对比 NNLM 可以捕获更长的依赖，在实验中取得了更好的效果。 RNNLM 超参数少，通用性更强；但由于 RNN 存在梯度弥散问题，使得其很难捕获更长距离的依赖信息。

Word2vec中的CBOW 以及skip-gram，其中CBOW是通过窗口大小内的上下文预测中心词，而skip-gram恰恰相反，是通过输入的中心词预测窗口大小内的上下文。

Glove 是属于统计语言模型，通过统计学知识来训练词向量

ELMO 通过使用多层双向的LSTM（一般都是使用两层）来训练语言模型，任务是利用上下文来预测当前词，上文信息通过正向的LSTM获得，下文信息通过反向的LSTM获得，这种双向是一种弱双向性，因此获得的不是真正的上下文信息。

GPT是通过Transformer来训练语言模型，它所训练的语言模型是单向的，通过上文来预测下一个单词

BERT通过Transformer来训练MLM这种真正意义上的双向的语言模型，它所训练的语言模型是根据上下文来预测当前词。

以上部分的详细介绍在NLP之预训练篇中有讲到

语言模型的评判指标

具体参考：

Perplexity可以认为是average branch factor（平均分支系数），即预测下一个词时可以有多少种选择。 别人在作报告时说模型的PPL下降到90，可以直观地理解为，在模型生成一句话时下一个词有90个合理选择，可选词数越少，我们大致认为模型越准确。 这样也能解释，为什么PPL越小，模型越好。 一般用困惑度Perplexity（PPL）衡量语言模型的好坏，困惑度越小则模型生成一句话时下一个词的可选择性越少，句子越确定则语言模型越好。

简单介绍 Word2vec是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就一直存在。 但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。 在商业的、非语言的任务中。

背景 由于任何两个不同词的one-hot向量的余弦相似度都为0，多个不同词之间的相似度难以通过onehot向量准确地体现出来。 word2vec⼯具的提出正是为了解决上⾯这个问题。 它将每个词表⽰成⼀个定⻓的向量，并使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类⽐关系。

word2vec模型 word2vec⼯具包含了两个模型，即跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）。 word2vec的input/output都是将单词作为one-hot向量来表示，我们可以把word2vec认为是词的无监督学习的降维过程。

MaxEnt 模型（最大熵模型）： 可以使用任意的复杂相关特征，在性能上最大熵分类器超过了 Byaes 分类器。 但是，作为一种分类器模型，这两种方法有一个共同的缺点：每个词都是单独进行分类的，标记（隐状态）之间的关系无法得到充分利用，具有马尔可夫链的 HMM 模型可以建立标记之间的马尔可夫关联性，这是最大熵模型所没有的。

最大熵模型的优点：首先，最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型；其次，最大熵统计模型可以灵活地设置约束条件，通过约束条件的多少可以调节模型对未知数据的适应度和对已知数据的拟合程度；再次，它还能自然地解决统计模型中参数平滑的问题。

最大熵模型的不足：首先，最大熵统计模型中二值化特征只是记录特征的出现是否，而文本分类需要知道特征的强度，因此，它在分类方法中不是最优的;其次，由于算法收敛的速度较慢，所以导致最大熵统计模型它的计算代价较大，时空开销大;再次，数据稀疏问题比较严重。

CRF(conditional random field) 模型（条件随机场模型）：首先，CRF 在给定了观察序列的情况下，对整个的序列的联合概率有一个统一的指数模型。 一个比较吸引人的特性是其为一个凸优化问题。 其次，条件随机场模型相比改进的隐马尔可夫模型可以更好更多的利用待识别文本中所提供的上下文信息以得更好的实验结果。 并且有测试结果表明：在采用相同特征集合的条件下，条件随机域模型较其他概率模型有更好的性能表现。

CRF 可以用于构造在给定一组输入随机变量的条件下,另一组输出随机变量的条件概率分布模型。 经常被用于序列标注，其中包括词性标注，分词，命名实体识别等领域。

建一个条件随机场，我们首先要定义一个特征函数集，每个特征函数都以整个句子s，当前位置i，位置i和i-1的标签为输入。 然后为每一个特征函数赋予一个权重，然后针对每一个标注序列l，对所有的特征函数加权求和，必要的话，可以把求和的值转化为一个概率值。

CRF 具有很强的推理能力，并且能够使用复杂、有重叠性和非独立的特征进行训练和推理，能够充分地利用上下文信息作为特征，还可以任意地添加其他外部特征，使得模型能够 获取的信息非常丰富。

CRF 模型的不足：首先，通过对基于 CRF 的结合多种特征的方法识别英语命名实体的分析，发现在使用 CRF 方法的过程中，特征的选择和优化是影响结果的关键因素，特征选择问题的好与坏，直接决定了系统性能的高低。 其次，训练模型的时间比 MaxEnt 更长，且获得的模型很大，在一般的 PC 机上无法运行。

潜在语义分析(Latent Semantic Analysis，LSA)模型 在潜在语义分析(LSA)模型首先给出了这样一个 ‘‘分布式假设” :一个 单词的属性是由它所处的环境刻画的。 这也就意味着如果两个单词在含义上比较接近，那么它们也会出现在相似的文本中，也就是说具有相似的上下文。 LSA模型在构建好了单词-文档矩阵之后，出于以下几种可能的原因，我们会使用奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD) 的方法来寻找该矩阵的一个低阶近似。

概率潜在语义分析(Probability Latent Semantic Analysis ，PLSA)模型 概率潜在语义分析(PLSA)模型其实是为了克服潜在语义分析(LSA)模型存在的一些缺点而被提出的。 LSA 的一个根本问题在于，尽管我们可以把 Uk 和 Vk 的每一列都看成是一个话题，但是由于每一列的值都可以看成是几乎没有限制的实数值，因此我们无法去进一步解释这些值到底是什么意思，也更无法从概率的角度来理解这个模型。 PLSA模型则通过一个生成模型来为LSA赋予了概率意义上的解释。 该模型假设，每一篇文档都包含一系列可能的潜在话题，文档中的每一个单词都不是凭空产生的，而是在这些潜在的话题的指引下通过一定的概率生成的。

在 PLSA 模型里面，话题其实是一种单词上的概率分布，每一个话题都代表着一个不同的单词上的概率分布，而每个文档又可以看成是话题上的概率分布。 每篇文档就是通过这样一个两层的概率分布生成的，这也正是PLSA 提出的生成模型的核心思想。

PLSA 通过下面这个式子对d和 w 的联合分布进行了建模:

该模型中的*z * 的数量是需要事先给定的一个超参数。 需要注意的是，上面这 个式子里面给出了 P(w, d) 的两种表达方式，在前一个式子里， *d * 和 w 都是在给定 *z * 的前提下通过条件概率生成出来的，它们的生成方式是相似的，因此是 ‘‘对称’’ 的;在后一个式子里，首先给定d，然后根据 P(z|d) 生成可能的话题 z，然后再根据 P(w|z) 生成可能的单词 w，由于在这个式子里面单词和文档的生成并不相似， 所以是 ‘‘非对称’’ 的。

上图给出了 PLSA 模型中非对称形式的 Plate Notation表示法。 其中d表示 一篇文档，z 表示由文档生成的一个话题，w 表示由话题生成的一个单词。 在这个模型中， d和w 是已经观测到的变量，而z是未知的变量(代表潜在的话题)。

容易发现，对于一个新的文档而言，我们无法得知它对应的 P(d) 究竟是什么， 因此尽管 PLSA 模型在给定的文档上是一个生成模型，它却无法生成新的未知的文档。 该模型的另外的一个问题在于，随着文档数量的增加，P(z|d) 的参数也会随着线性增加，这就导致无论有多少训练数据，都容易导致模型的过拟合问题。 这两点成为了限制 PLSA 模型被更加广泛使用的两大缺陷。

潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Analysis ， LDA)模型

为了解决 PLSA 模型中出现的过拟合问题，潜在狄利克雷分配(LDA)模型被 Blei 等人提出，这个模型也成为了主题模型这个研究领域内应用最为广泛的模 型。 LDA就是在PLSA的基础上加层贝叶斯框架，即LDA就是PLSA的贝叶斯版本（正因为LDA被贝叶斯化了，所以才需要考虑历史先验知识，才加的两个先验参数）。

从上一节我们可以看到，在 PLSA 这个模型里，对于一个未知的新文档 d，我们对于 P(d) 一无所知，而这个其实是不符合人的经验的。 或者说，它没有去使用本来可以用到的信息，而这部分信息就是 LDA 中所谓的先验信息。

具体来说，在 LDA 中，首先每一个文档都被看成跟有限个给定话题中的每一个存在着或多或少的关联性，而这种关联性则是用话题上的概率分布来刻画的， 这一点与 PLSA 其实是一致的。

但是在 LDA 模型中，每个文档关于话题的概率分布都被赋予了一个先验分布，这个先验一般是用稀疏形式的狄利克雷分布表示的。 这种稀疏形式的狄利克雷先验可以看成是编码了人类的这样一种先验知识:一般而言，一篇文章的主题更有可能是集中于少数几个话题上，而很少说在单独一篇文章内同时在很多话题上都有所涉猎并且没有明显的重点。

此外，LDA 模型还对一个话题在所有单词上的概率分布也赋予了一个稀疏形式的狄利克雷先验，它的直观解释也是类似的:在一个单独的话题中，多数情况是少部分(跟这个话题高度相关的)词出现的频率会很高，而其他的词出现的频率则明显较低。 这样两种先验使得 LDA 模型能够比 PLSA 更好地刻画文档-话题-单词这三者的关系。

事实上，从 PLSA 的结果上来看，它实际上相当于把 LDA 模型中的先验分布转变为均匀分布，然后对所要求的参数求最大后验估计(在先验是均匀分布的前提下，这也等价于求参数的最大似然估计) ，而这也正反映出了一个较为合理的先验对于建模是非常重要的。

分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。 现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。

中文分词根据实现原理和特点，主要分为以下2个类别：

（1）基于词典分词算法 也称字符串匹配分词算法。 该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已建立好的“充分大的”词典中的词进行匹配，若找到某个词条，则说明匹配成功，识别了该词。 常见的基于词典的分词算法分为以下几种：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向匹配分词法等。 基于词典的分词算法是应用最广泛、分词速度最快的。 很长一段时间内研究者都在对基于字符串匹配方法进行优化，比如最大长度设定、字符串存储和查找方式以及对于词表的组织结构，比如采用TRIE索引树、哈希索引等。

（2）基于统计的机器学习算法 这类目前常用的是算法是HMM、CRF（条件随机场）、SVM、深度学习等算法，比如stanford、Hanlp分词工具是基于CRF算法。 以CRF为例，基本思路是对汉字进行标注训练，不仅考虑了词语出现的频率，还考虑上下文，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。

常见的分词器都是使用机器学习算法和词典相结合，一方面能够提高分词准确率，另一方面能够改善领域适应性。

随着深度学习的兴起，也出现了 基于神经网络的分词器 ，例如有人员尝试使用双向LSTM+CRF实现分词器， 其本质上是序列标注 ，所以有通用性，命名实体识别等都可以使用该模型，据报道其分词器字符准确率可高达97.5%。算法框架的思路与论文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》类似，利用该框架可以实现中文分词，如下图所示：

首先对语料进行字符嵌入，将得到的特征输入给双向LSTM，然后加一个CRF就得到标注结果。

目前中文分词难点主要有三个： 1、分词标准 ：比如人名，在哈工大的标准中姓和名是分开的，但在Hanlp中是合在一起的。 这需要根据不同的需求制定不同的分词标准。

2、歧义 ：对同一个待切分字符串存在多个分词结果。 歧义又分为组合型歧义、交集型歧义和真歧义三种类型。

一般在搜索引擎中，构建索引时和查询时会使用不同的分词算法。 常用的方案是，在索引的时候使用细粒度的分词以保证召回，在查询的时候使用粗粒度的分词以保证精度。

3、新词 ：也称未被词典收录的词，该问题的解决依赖于人们对分词技术和汉语语言结构的进一步认识。

典型的文本分类过程可以分为三个步骤： 1. 文本表示（Text Representation） 这一过程的目的是把文本表示成分类器能够处理的形式。 最常用的方法是向量空间模型，即把文本集表示成词－文档矩阵，矩阵中每个元素代表了一个词在相应文档中的权重。 选取哪些词来代表一个文本，这个过程称为特征选择。 常见的特征选择方法有文档频率、信息增益、互信息、期望交叉熵等等。 为了降低分类过程中的计算量，常常还需要进行降维处理，比如LSI。 2. 分类器构建（Classifier Construction） 这一步骤的目的是选择或设计构建分类器的方法。 不同的方法有各自的优缺点和适用条件，要根据问题的特点来选择一个分类器。 我们会在后面专门讲述常用的方法。 选定方法之后，在训练集上为每个类别构建分类器，然后把分类器应用于测试集上，得到分类结果。 3. 效果评估（Classifier Evaluation） 在分类过程完成之后，需要对分类效果进行评估。 评估过程应用于测试集（而不是训练集）上的文本分类结果，常用的评估标准由IR领域继承而来，包括查全率、查准率、F1值等等。

1. Rocchio方法 每一类确定一个中心点（centroid），计算待分类的文档与各类代表元间的距离，并作为判定是否属于该类的判据。 Rocchio方法的特点是容易实现，效率高。 缺点是受文本集分布的影响，比如计算出的中心点可能落在相应的类别之外。

2. 朴素贝叶斯（naïve bayes）方法 将概率论模型应用于文档自动分类，是一种简单有效的分类方法。 使用贝叶斯公式，通过先验概率和类别的条件概率来估计文档对某一类别的后验概率，以此实现对此文档所属类别的判断。

3. K近邻(K-Nearest Neightbers, KNN)方法 从训练集中找出与待分类文档最近的k个邻居（文档），根据这k个邻居的类别来决定待分类文档的类别。 KNN方法的优点是不需要特征选取和训练，很容易处理类别数目多的情况，缺点之一是空间复杂度高。 KNN方法得到的分类器是非线性分类器。

4. 支持向量机（SVM）方法 对于某个类别，找出一个分类面，使得这个类别的正例和反例落在这个分类面的两侧，而且这个分类面满足：到最近的正例和反例的距离相等，而且是所有分类面中与正例（或反例）距离最大的一个分类面。 SVM方法的优点是使用很少的训练集，计算量小；缺点是太依赖于分类面附近的正例和反例的位置，具有较大的偏执。

文本聚类过程可以分为3个步骤： 1. 文本表示（Text Representation） 把文档表示成聚类算法可以处理的形式。 所采用的技术请参见文本分类部分。 2. 聚类算法选择或设计（Clustering Algorithms） 算法的选择，往往伴随着相似度计算方法的选择。 在文本挖掘中，最常用的相似度计算方法是余弦相似度。 聚类算法有很多种，但是没有一个通用的算法可以解决所有的聚类问题。 因此，需要认真研究要解决的问题的特点，以选择合适的算法。 后面会有对各种文本聚类算法的介绍。 3. 聚类评估（Clustering Evaluation） 选择人工已经分好类或者做好标记的文档集合作为测试集合，聚类结束后，将聚类结果与已有的人工分类结果进行比较。 常用评测指标也是查全率、查准率及F1值。

1．层次聚类方法 层次聚类可以分为两种：凝聚（agglomerative）层次聚类和划分（divisive）层次聚类。 凝聚方法把每个文本作为一个初始簇，经过不断的合并过程，最后成为一个簇。 划分方法的过程正好与之相反。 层次聚类可以得到层次化的聚类结果，但是计算复杂度比较高，不能处理大量的文档。

2．划分方法 k-means算法是最常见的划分方法。 给定簇的个数k，选定k个文本分别作为k个初始簇，将其他的文本加入最近的簇中，并更新簇的中心点，然后再根据新的中心点对文本重新划分；当簇不再变化时或经过一定次数的迭代之后，算法停止。 k-means算法复杂度低，而且容易实现，但是对例外和噪声文本比较敏感。 另外一个问题是，没有一个好的办法确定k的取值。

3．基于密度的方法 为了发现任意形状的聚类结果，提出了基于密度的方法。 这类方法将簇看作是数据空间中被低密度区域分割开的高密度区域。 常见的基于密度的方法有DBSCAN, OPTICS, DENCLUE等等。

4．神经网络方法 神经网络方法将每个簇描述为一个标本，标本作为聚类的原型，不一定对应一个特定的数据,根据某些距离度量，新的对象被分配到与其最相似的簇中。 比较著名的神经网络聚类算法有:竞争学习（competitive learing）和自组织特征映射（self-organizing map）[Kohonen, 1990]。 神经网络的聚类方法需要较长的处理时间和复杂的数据复杂性，所以不适用于大型数据的聚类。

概率统计知识在生活中的应用

人类在对自然界和实际生活中各类随机现象的深入研究是产生概率统计的前提和基础，从这一方面上看，概率统计脱胎于实际生活。 当前，人们对概率统计的认知只是停留在浅表的层面，认为概率统计高深莫测，采用敬而远之的策略，出现了概率统计与实际生活的分离，这不但会影响概率统计的实际应用，也会使实际生活难于做出科学的判断和合理的决策。 新时期的实际生活正在丰富多彩，人们应该利用概率统计这一武器，从实际生活出发，探寻概率统计应用的方法和策略，使人们的日常行为、实际生活、具体生产得到科学化的指引，做到对整个社会发展、科学、进步水平的支持与保障。 1 概率统计对于实际生活的重要价值 从概率统计的产生和发展来看，概率统计脱胎于对实际生活现象的观察，而实际生活和生产的发展也需要概率统计作为基础和手段，因此，在生活和生产中与概率统计打交道是常见的现象，社会越发达就越需要深入利用概率统计这一武器，做到对行为的控制和决策的支持。 在保险工作、抽奖活动、质量判断、游戏活动等具体的生活中，概率统计有着直接而重要地应用，而大众由于没有必要的概率统计知识和手段，往往会做出非理性判断和不科学决策，最终造成对自身的不利影响。 一些商家会应用概率统计的手段，通过科学、准确地概率统计实现自身的应力和利润。 从上述两个层面的分析，可以理解概率统计对社会各主体的作用，也能看到概率统计对于实际生产的重要意义，因此，有必要针对实际生产和生活展开概率统计的深层次利用。 2 实际生活中概率统计的具体应用策略和方法 （1）保险工作中对概率统计的应用 某保险公司承担汽车保险业务，在保险额上限为20万元的第三者责任险中，车主缴纳1200元保险费用，如果有1000辆汽车投保，计算此保险公司盈利40万元的概率，保险公司亏本的概率是多大？假设每次交通事故保险公司理赔平均额为5万元，盈利40万元意味被保险车辆出现事故的车次不超过16次，正常情况下车辆出现事故的概率为0.005，如果盈利40万元为事件C，计算可以得知p（C）=0.，由此可以得知，保险公司盈利40万元的概率是相当高的。 （2）抽奖活动中对概率统计的应用 抽奖是现代市场经济常见的促销手段，很多消费者在商家的抽奖活动前会改变消费策略和方法，因此，商家愿意通过抽奖活动确保市场扩大和利润增长。 而在具体的抽奖活动中，如果奖券的数量不高，很多消费者会产生错误的想法，认为后抽奖的人具有更大的中奖概率，纷纷选择靠后的抽奖顺序。 如果中奖出现在抽奖的初始时期，会在消费者中产生内部操作的思想。 这时商家应该利用概率统计的手段，说明顺序和中奖的关系，展现抽奖活动的公平性，做到对消费者正确地引导。 例如：商家可以假设50张抽奖券中有5张是中奖奖券，现在有2人去抽奖，通过概率统计的准确计算，得出P（1）和P（2）通过对比P（1）和P（2）的大小，可以科学判断抽奖顺序和中奖之间没有必然的联系，进一步体现抽奖的公平，做到对消费者困惑和歧义的有效处理，建立商家更为积极的商业形象。 （3）质量判断中概率统计的应用 例如，张老师在批发市场买苹果，当询问苹果质量如何的时候，卖主说一箱苹果100个，里面至多有四五个是坏的.张老师随机打开一箱抽取了10个，结果这10个中有3个是坏的。 通过概率统计可以得知，一箱苹果100个，其中5个是坏的，抽取的10个中坏苹果为3的概率为P（X=3）=0.，同理，P（X=4）=0.，P（X=5）=0.，根据古典概率的定义，10个苹果中坏苹果大于2的概率P（X>2）=P（X=3）+P（X=4）+P（X=5）=0.，苹果质量一定与买主说的不一致. （4）游戏活动中概率统计的应用 生活中有各类娱乐和游戏活动，很多看似简单的游戏会引发人们的兴趣，例如：常见的套圈就是一款看似简单而实际困难的游戏，套圈游戏的规则是：在固定的距离上，投掷套圈，套圈能够套取的物品就是游戏的奖品。 在实际生活中，很多人低估了游戏的难度，导致大量购买套圈，造成得不偿失的问题。 3 结语 概率统计是数学重要的知识组成，也是来源于实际和生活的方法归纳与总结，在实际应用中概率统计与生活有着紧密的联系，特别在重要的应用领域，概率统计的思想、手法和判别有着关键性的应用，不但可以为生活提供更为科学的认知，也为各类生活决策提供合理和有效的基础。

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