一文彻底搞懂自然语言处理 - 贝叶斯统计（Bayesian Statistics） 原创

在NLP领域，联合概率和条件概率是基础且重要的概念，它们与贝叶斯统计方法紧密相关。联合概率指多个事件共同发生的概率，条件概率则描述某事件在特定条件下的发生概率。

贝叶斯定理通过结合先验概率和条件概率，更新文本中事件发生的概率估计，这在垃圾邮件过滤、命名实体识别和情感分析等NLP任务中至关重要。

​贝叶斯统计则基于贝叶斯定理来推断未知参数或事件发生的概率，从而提升了NLP模型在处理文本数据时的准确性和效率。

Bayesian Statistics

一、联合概率和条件概率

什么是联合概率（Joint Probability）？联合概率则是指多个事件共同发生的概率。

在NLP中，联合概率可以用于描述文本中多个单词、短语或句子同时出现的概率。例如，在文本分类任务中，联合概率可以用于计算某个类别文本中特定单词组合的出现概率。

什么是条件概率（Conditional Probability）？条件概率是指在某个条件下，某一事件发生的概率。它反映了事件之间的关联性，即一个事件的发生对另一个事件发生概率的影响。

在NLP中，条件概率常用于描述文本中单词、短语或句子之间的关联性，如某个单词在特定上下文中的出现概率。

二、频率学派和贝叶斯学派

什么是频率学派（Frequentist School）？频率学派将概率解释为重复试验中某个事件发生的频率。这种解释基于大数定理，即当试验次数趋近于无限时，事件发生的频率趋近于概率。

频率学派强调基于数据的验证和可重复性，认为统计推断应该建立在可观测数据的基础上，而不是先验假设的选择。

什么是贝叶斯学派（Bayesian School）？贝叶斯学派认为概率是对某一事件发生的信念或信度的度量，而不是事件发生的长期频率，可以有主观的先验概率。通过观察新的数据来不断更新先验概率，使之逼近客观事实。

贝叶斯学派主张在进行统计推断时，除了使用样本数据提供的信息外，还应结合对参数的主观信念或先验知识。

三、贝叶斯定理和贝叶斯统计

什么是贝叶斯定理（Bayes' Theorem）？贝叶斯定理（Bayes' Theorem） 是一种描述两个条件概率之间关系的定理，它允许我们根据新的证据或数据来更新我们对某一事件或参数的信念。

P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B)​

• P(A|B)是在事件B发生的条件下，事件A发生的概率（条件概率）。
• P(B|A) ​是在事件A发生的条件下，事件B发生的概率（条件概率）。​
• P(A)是事件A发生的概率（无条件概率）。
• P(B) ​是事件B发生的概率（无条件概率）。​

什么是贝叶斯统计（Bayesian Statistics）？贝叶斯统计（Bayesian Statistics）是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，它利用先验信息和样本数据来更新我们对未知参数或事件概率的信念。​

• 先验分布：统计推断前，对未知参数的初步判断，基于历史、专家经验或主观信念，不必客观。
• 后验分布：结合先验和样本信息，通过贝叶斯定理计算得到的未知参数新分布，综合了两者信息，是贝叶斯推断的基础。

本文转载自公众号架构师带你玩转AI 作者：AllenTang

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