AI-ийн анхны хэлний загвар: N-gram-ийн түүх ба өнөөдөр

Khishigjargal Gantulga

• 2025-03-02
• ai, education, machinetranslation, markovassuption, ngram, nlp

Хиймэл оюун ухаан (AI) болон эх хэл боловсруулалт (NLP)-ийн хөгжилд N-gram хэлний модел нь анхны чухал алхам байжээ. Энэхүү энгийн хэрнээ хүчирхэг загвар нь хэлний бүтцийг ойлгох, текст үүсгэх, хэлний урьдчилсан таамаглал хийх зэрэг олон даалгаварт ашиглагддаг. Тэгвэл N-gram хэлний модел хэрхэн үүссэн бэ, өнөөдөр энэ нь ямар үүрэг гүйцэтгэж байна вэ?

1. N-gram-ийн түүх: AI-ийн анхны хэлний загвар:

N-gram хэлний модел нь 20-р зууны дунд үеэс хойш хөгжиж ирсэн. Энэ нь хэлний загварыг математикийн магадлалаар дүрслэх анхны оролдлогуудын нэг юм. Үүний үндсэн санаа нь дараагийн үгийн магадлал нь өмнөх хэдэн үгээс хамаардаг гэсэн “Марковын таамаглал” дээр суурилдаг. Марковын таамаглал гэдэг нь ирээдүйн төлөвийг зөвхөн тухайн үеийн төлөвөөс хамааруулан тодорхойлдог магадлалын онолын зарчим юм. Өөрөөр хэлбэл, өнгөрсөн түүхийн мэдээлэл бус, зөвхөн одоогийн төлөв нь дараагийн төлөвийг тодорхойлох гол хүчин зүйл болно.

-Анхны хэрэглээ: N-gram-ийг анх хэл шинжлэл, текст шинжилгээнд ашиглаж эхэлсэн.

– AI-д нэвтрэлт: 1980-1990-ээд оны үед N-gram модел нь NLP-ийн үндсэн хэрэгсэл болж, машин орчуулга, текст үүсгэх зэрэг даалгаварт ашиглагдаж байжээ.

2. N-gram хэрхэн ажилладаг вэ?

3. N-gram-ийн хэрэглээ: Өнгөрсөн ба өнөөдөр:

Өнгөрсөнд:

• Машин орчуулга: Анхны машин орчуулгын системүүд N-gram-ийг ашиглан үгсийн дарааллыг загварчилж, текст орчуулах үндсэн арга болгон ашигладаг байв.
• Хэлний урьдчилсан таамаглал: Гар утасны текст бичихэд N-gram нь дараагийн үгийг урьдчилан таамаглах гол хэрэгсэл байсан.

Өнөөдөр:

• Суурь загвар: N-gram нь орчин үеийн NLP-ийн сургалтын өгөгдөл болгон ашиглагддаг бөгөөд илүү нарийн төвөгтэй загваруудын үндэс суурийг бүрдүүлдэг.
• Энгийн даалгаварт: Зарим энгийн текст боловсруулалтын даалгаварт (жишээ нь, үгийн давтамж шинжилгээ, энгийн текст үүсгэх) N-gram-ийг ашигласаар байна.

Энэхүү хэрэглээ нь N-gram-ийн энгийн боловч үр дүнтэй шинж чанарыг харуулж, AI-ийн хөгжилд гүйцэтгэсэн үүргийг тодорхойлдог.

4. N-gram-ийн давуу тал ба хязгаарлалт

N-gram хэлний модел нь энгийн, хурдан бөгөөд бага өгөгдөл шаарддаг тул текст боловсруулалт, хэлний урьдчилсан таамаглал зэрэг олон даалгаварт өргөн хэрэглэгддэг. Гэсэн хэдий ч энэ нь зөвхөн тодорхой тооны өмнөх үгсээс хамаардаг тул урт хугацааны хамаарлыг ойлгох чадваргүй, өгөгдлийн хомсдолд орж буруу үр дүн гаргах боломжтой. Түүнчлэн, “n” утга ихсэх тусам загварын хэмжээ ихэсч, тооцооллын зардал нэмэгддэг. Хэдийгээр орчин үеийн AI системүүд N-gram-ийн хязгаарлалтыг даван туулсан ч энэ загвар нь NLP-ийн хөгжилд үндэс суурь болсон чухал алхам хэвээр байна.

5. N-gram ба орчин үеийн AI

N-gram хэлний модел нь AI-ийн хөгжилд анхны чухал алхам байсан бөгөөд хэлний бүтцийг ойлгох, текст үүсгэх зэрэг олон даалгаварт ашиглагддаг. Гэсэн хэдий ч орчин үеийн AI системүүд (RNN, Transformer, GPT зэрэг) нь N-gram-ийн хязгаарлалтыг даван туулж, илүү нарийн төвөгтэй хэлний загваруудыг бүтээсэн. Эдгээр шинэ загварууд нь урт хугацааны хамаарлыг ойлгох, контекстыг илүү сайн дүрслэх чадвартай болсон. Хэдийгээр N-gram нь орчин үеийн AI-д шууд ашиглагддаггүй ч энэ нь NLP-ийн үндэс суурийг тавьж, AI-ийн хөгжилд чухал хувь нэмэр оруулсан юм.

Дүгнэж хэлэхэд N-gram хэлний модел нь AI-ийн хөгжилд анхны чухал алхам байсан бөгөөд хэлний бүтцийг ойлгох, текст үүсгэх, хэлний урьдчилсан таамаглал хийх зэрэг олон даалгаварт ашиглагддаг энгийн боловч хүчирхэг загвар юм. Орчин үеийн AI системүүд (RNN, Transformer, GPT зэрэг) нь N-gram-ийн хязгаарлалтуудыг даван туулж, урт хугацааны хамаарлыг ойлгох, илүү нарийн контекстыг дүрслэх чадвартай болсон. Гэсэн хэдий ч N-gram нь AI-ийн түүхэн хөгжилд чухал үүрэг гүйцэтгэж, орчин үеийн хэлний загваруудын үндэс суурийг тавьсан билээ. Өнөөдөр ч гэсэн энэ загвар нь энгийн боловч үр дүнтэй шийдэл шаарддаг зарим даалгаварт ашиглагдаж байгаа нь түүний үнэ цэнийг харуулж байна.