在現今 AI Agent 的開發中，混合語言程式設計已成為趨勢，結合不同語言的優勢能提升效能和功能。本文以 Python、Rust 和 Mojo 的整合為例，說明如何利用 Rust 進行高效的資料採集，Mojo 處理資料，最後使用 Python 和 HuggingFace 進行機器學習推理。這種混合架構能充分發揮各語言的長處，構建更強大的 AI Agent。接著，本文深入探討 N-gram 語言模型的應用，從條件機率的計算到詞彙搭配強度的分析，並以 Python 程式碼示範如何實作這些技術。同時，也探討瞭如何在文字分析中量化詞彙關聯度，並介紹了共同出現頻率、條件機率和互資訊等方法。最後，本文也說明瞭 N-gram 模型在自動完成、語言翻譯和文字摘要等任務中的應用，並分析了其優缺點。
混合語言 AI Agent 的程式設計
在混合語言 AI Agent 的程式設計中，需要結合不同的語言和工具。以下是使用 Python、Rust 和 Mojo 的混合設計示例：
# 混合語言 AI Agent - 3 行極簡版
from rust_io import read_sensors # Rust 資料採集
from mojo_compute import transform_data # Mojo 計算
from transformers import pipeline # Python & HuggingFace
# 混合處理流程: Rust採集 -> Mojo處理 -> Python推理
device_data = read_sensors("MEDICAL_DEVICE") # Rust部分
processed_data = transform_data(device_data) # Mojo部分
anomaly_result = pipeline("anomaly-detection", model="medical/transformer")(processed_data) # Python+HF部分
這個程式設計示例展示瞭如何使用 Python、Rust 和 Mojo 的混合設計來實作 AI Agent 的功能。
玄貓的機器學習世界：條件機率的重要性
在機器學習中，條件機率是一個非常重要的概念。條件機率是指在某個事件已經發生的情況下，另一個事件發生的機率。例如，我們想要計算𝑃(𝑤2 | 𝑤1)，也就是在𝑤1已經發生的情況下，𝑤2發生的機率。
根據機率論的定義，條件機率可以被計算為：
𝑃(𝑤2 | 𝑤1) = 𝑃(𝑤1𝑤2) / 𝑃(𝑤1)
但是，在實際應用中，我們往往不知道𝑃(𝑤1)和𝑃(𝑤1𝑤2)的確切值。但是，我們可以使用觀察到的資料來近似這些機率。
假設我們有一個語料函式庫，包含了𝑁個詞彙，其中𝑤1出現了𝑐1次，𝑤2出現了𝑐2次，且𝑤1和𝑤2一起出現了𝑐12次。那麼，我們可以近似𝑃(𝑤1)和𝑃(𝑤1𝑤2)如下：
𝑃(𝑤1) ≈ 𝑐1 / 𝑁 𝑃(𝑤1𝑤2) ≈ 𝑐12 / 𝑁
因此，條件機率𝑃(𝑤2 | 𝑤1)可以被近似為：
𝑃(𝑤2 | 𝑤1) ≈ 𝑐12 / 𝑐1
內容解密：
上述公式表明，條件機率𝑃(𝑤2 | 𝑤1)可以被近似為𝑤1和𝑤2一起出現的次數𝑐12除以𝑤1出現的次數𝑐1。這個結果對於自然語言處理和機器學習等領域具有重要意義。
def calculate_conditional_probability(c12, c1, N):
"""
計算條件機率P(w2 | w1)
引數：
c12 (int): 𝑤1和𝑤2一起出現的次數
c1 (int): 𝑤1出現的次數
N (int): 資料總數
傳回：
float: 條件機率P(w2 | w1)
"""
p_w1 = c1 / N
p_w1_w2 = c12 / N
p_w2_given_w1 = p_w1_w2 / p_w1
return p_w2_given_w1
# 範例使用
c12 = 100
c1 = 1000
N = 10000
result = calculate_conditional_probability(c12, c1, N)
print("條件機率P(w2 | w1) =", result)
圖表翻譯：
flowchart TD
A[計算條件機率] --> B[輸入引數]
B --> C[計算𝑃(𝑤1)和𝑃(𝑤1𝑤2)]
C --> D[計算𝑃(𝑤2 | 𝑤1)]
D --> E[輸出結果]
這個流程圖展示了計算條件機率的步驟，從輸入引數開始，到計算𝑃(𝑤1)和𝑃(𝑤1𝑤2)，然後計算𝑃(𝑤2 | 𝑤1)，最終輸出結果。
條件機率的應用
在機器學習和人工智慧中，條件機率是一個非常重要的概念。它用於描述事件A發生時，事件B發生的機率。條件機率的公式為：
P(B|A) = P(A,B) / P(A)
其中，P(B|A)代表事件A發生時，事件B發生的機率，P(A,B)代表事件A和事件B同時發生的機率，P(A)代表事件A發生的機率。
條件機率的計算
在某些情況下，我們可能需要計算條件機率P(B|¬A)，其中¬A代表事件A不發生的情況。這時，我們可以使用以下公式：
P(B|¬A) = P(¬A,B) / P(¬A)
其中，P(¬A,B)代表事件A不發生時，事件B發生的機率，P(¬A)代表事件A不發生的機率。
範例計算
假設我們有一個樣本空間，包含N個樣本，其中c1個樣本屬於事件A，c2個樣本屬於事件B，c12個樣本同時屬於事件A和事件B。這時，我們可以計算P(B|¬A)如下：
P(B|¬A) = (c2 - c12) / (N - c1)
這個公式可以用於計算事件A不發生時，事件B發生的機率。
內容解密：
在上面的範例中，我們使用了條件機率的公式來計算P(B|¬A)。這個公式可以用於描述事件A不發生時，事件B發生的機率。透過這個公式，我們可以更好地瞭解事件A和事件B之間的關係。
def calculate_conditional_probability(c1, c2, c12, N):
"""
計算P(B|¬A)
引數：
c1 (int): 事件A的樣本數
c2 (int): 事件B的樣本數
c12 (int): 事件A和事件B的樣本數
N (int): 總樣本數
傳回：
float: P(B|¬A)
"""
return (c2 - c12) / (N - c1)
# 範例使用
c1 = 100
c2 = 200
c12 = 50
N = 1000
result = calculate_conditional_probability(c1, c2, c12, N)
print("P(B|¬A) =", result)
圖表翻譯：
flowchart TD
A[計算P(B|¬A)] --> B[輸入引數]
B --> C[計算公式]
C --> D[傳回結果]
D --> E[輸出P(B|¬A)]
在這個圖表中，我們展示了計算P(B|¬A)的流程。首先，我們輸入引數c1、c2、c12和N，然後使用計算公式計算P(B|¬A)，最後傳回結果。
14.4 詞彙搭配（Collocations）
在語言學中，詞彙搭配是指兩個或多個詞彙之間的特殊組合，出現頻率高於隨機組合。要計算詞彙搭配的強度，我們可以使用以下公式：
$$ \frac{N}{N} = \frac{c_2 - c_{12}}{N - c_1} $$
將此公式插入（14.1）中，我們會得到一個長且複雜的公式。在這個階段，讀者可能會想知道如何比較不同詞彙對的搭配強度。公式（14.1）是詞彙對的通用情況，可以是更強或更弱的搭配。
要比較詞彙對的搭配強度，我們需要將其與詞彙對不搭配的情況進行比較。在這種情況下，詞彙 $w_2$ 的出現機率與詞彙 $w_1$ 的出現無關，即詞彙 $w_2$ 的選擇不受詞彙 $w_1$ 的影響。在這種情況下，我們有：
$$ P(w_2 | w_1) = P(w_2 | \neg w_1) $$
這意味著詞彙 $w_2$ 的出現機率在詞彙 $w_1$ 的情況下與詞彙 $w_1$ 不出現的情況下相同。
內容解密：
在上述公式中，$N$ 代表語料函式庫中的詞彙總數，$c_2$ 代表詞彙 $w_2$ 的出現次數，$c_{12}$ 代表詞彙 $w_1$ 和 $w_2$ 同時出現的次數，$c_1$ 代表詞彙 $w_1$ 的出現次數。這些變數可以用來計算詞彙對的搭配強度。
import math
def calculate_collocation_strength(N, c2, c12, c1):
"""
計算詞彙對的搭配強度
"""
if N - c1 == 0:
return 0
return (c2 - c12) / (N - c1)
# 範例使用
N = 1000 # 語料函式庫中的詞彙總數
c2 = 50 # 詞彙 w2 的出現次數
c12 = 20 # 詞彙 w1 和 w2 同時出現的次數
c1 = 100 # 詞彙 w1 的出現次數
collocation_strength = calculate_collocation_strength(N, c2, c12, c1)
print("詞彙對的搭配強度：", collocation_strength)
圖表翻譯：
flowchart TD
A[計算詞彙對的搭配強度] --> B[輸入語料函式庫中的詞彙總數 N]
B --> C[輸入詞彙 w2 的出現次數 c2]
C --> D[輸入詞彙 w1 和 w2 同時出現的次數 c12]
D --> E[輸入詞彙 w1 的出現次數 c1]
E --> F[計算搭配強度]
F --> G[輸出搭配強度]
此圖表展示了計算詞彙對的搭配強度的流程，包括輸入語料函式庫中的詞彙總數、詞彙 $w_2$ 的出現次數、詞彙 $w_1$ 和 $w_2$ 同時出現的次數、詞彙 $w_1$ 的出現次數，然後計算搭配強度並輸出結果。
文字分析與詞彙關聯度量化
在自然語言處理（NLP）中，分析文字的詞彙關聯度是理解語言結構和語義關係的一個重要方面。詞彙關聯度量化是指使用統計方法來衡量詞彙之間的相關性或依存關係。在本文中，我們將探討如何使用Python和相關函式庫來實作詞彙關聯度量化。
基礎概念
詞彙關聯度量化的基本思想是根據詞彙在文字中的共同出現頻率來計算詞彙之間的相關性。這可以使用以下幾種方法：
- 共同出現頻率：計算兩個詞彙共同出現的次數。
- 條件機率：計算一個詞彙出現的機率，給定另一個詞彙已經出現。
- 互資訊：計算兩個詞彙之間的互資訊，反映了詞彙之間的相關性。
實作詞彙關聯度量化
使用Python和NLTK函式庫，可以實作詞彙關聯度量化。以下是簡單的示例：
import nltk
from nltk.corpus import brown
from nltk.probability import FreqDist
# 載入Brown Corpus
nltk.download('brown')
# 取得詞彙列表
words = brown.words()
# 建立詞彙頻率分佈
freq_dist = FreqDist(words)
# 計算詞彙關聯度
def calculate_collocation(word1, word2):
# 取得詞彙頻率
freq1 = freq_dist[word1]
freq2 = freq_dist[word2]
# 取得共同出現頻率
joint_freq = 0
for sentence in brown.sents():
if word1 in sentence and word2 in sentence:
joint_freq += 1
# 計算條件機率
cond_prob = joint_freq / freq1
return cond_prob
# 測試詞彙關聯度
word1 = 'time'
word2 = 'lord'
print(calculate_collocation(word1, word2))
進階方法
除了基本的詞彙關聯度量化方法外，還有許多進階方法可以用於詞彙關聯度分析，例如：
- Pointwise Mutual Information (PMI)：計算兩個詞彙之間的互資訊。
- Likelihood Ratio：計算兩個詞彙之間的似然比。
- Chi-Square Test：檢驗兩個詞彙之間的相關性。
這些方法可以用於更深入地分析詞彙關聯度，並獲得更準確的結果。
N-gram語言模型
N-gram是一種用於計算語言模型的方法，涉及計算一個語言中不同單詞序列的出現頻率。這種方法根據這樣一個假設：一個單詞的出現與其前面的單詞序列有關。
N-gram的定義
N-gram是一個由n個單片語成的序列。例如，對於一個句子"The quick brown fox jumps over the lazy dog"，我們可以得到以下的N-gram序列：
- 1-gram：The, quick, brown, fox, jumps, over, the, lazy, dog
- 2-gram：The quick, quick brown, brown fox, fox jumps, jumps over, over the, the lazy, lazy dog
- 3-gram：The quick brown, quick brown fox, brown fox jumps, fox jumps over, jumps over the, over the lazy, the lazy dog
N-gram語言模型的應用
N-gram語言模型可以用於多種應用，例如：
- 自動完成：當使用者輸入一個單詞時，系統可以根據N-gram語言模型預測下一個單詞。
- 文字分類：N-gram語言模型可以用於文字分類，例如垃圾郵件過濾。
- 機器翻譯：N-gram語言模型可以用於機器翻譯，例如翻譯一個句子。
N-gram語言模型的優缺點
N-gram語言模型的優點是：
- 簡單易於實作
- 可以處理大規模的語言資料
N-gram語言模型的缺點是：
- 需要大量的語言資料
- 可能會遇到稀疏性問題，即某些N-gram序列出現頻率太低
實踐中的N-gram語言模型
在實踐中，N-gram語言模型可以透過以下步驟實作：
- 預處理：對語言資料進行預處理，例如移除標點符號和特殊字元。
- N-gram抽取：從語言資料中抽取N-gram序列。
- 頻率統計：統計每個N-gram序列的出現頻率。
- 語言模型構建：根據N-gram序列的出現頻率構建語言模型。
內容解密：
N-gram語言模型是一種簡單易於實作的語言模型，可以用於多種應用。然而，它也存在一些缺點，例如需要大量的語言資料和可能會遇到稀疏性問題。在實踐中，需要對語言資料進行預處理和N-gram抽取，然後統計每個N-gram序列的出現頻率，最終構建語言模型。
import re
from collections import Counter
def extract_ngrams(text, n):
# 移除標點符號和特殊字元
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# 抽取N-gram序列
ngrams = []
words = text.split()
for i in range(len(words) - n + 1):
ngrams.append(tuple(words[i:i+n]))
return ngrams
def calculate_frequency(ngrams):
# 統計每個N-gram序列的出現頻率
frequency = Counter(ngrams)
return frequency
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
n = 2
ngrams = extract_ngrams(text, n)
frequency = calculate_frequency(ngrams)
print(frequency)
圖表翻譯：
以下是N-gram語言模型的流程圖：
flowchart TD
A[語言資料] --> B[預處理]
B --> C[N-gram抽取]
C --> D[頻率統計]
D --> E[語言模型構建]
E --> F[應用]
這個流程圖描述了N-gram語言模型的實作步驟，從語言資料的預處理到語言模型的構建和應用。
自然語言處理中的語言模型
語言模型是一種用於預測語言中下一個單詞的機器學習模型。它可以用於自動完成、語言翻譯、文字摘要等任務。
n-gram 模型
n-gram 模型是一種簡單的語言模型，它根據前 n 個單詞預測下一個單詞。n-gram 模型可以用於建模語言中的語法和語義結構。
n-gram 的問題
n-gram 模型有一個主要問題：當 n 愈大時，資料會變得愈發稀疏，使得機率計算變得不夠有效。這就是為什麼大多數的 n-gram 工作只限制在 n = 1, 2, 3 和 4。
自動完成
自動完成是一種技術，根據使用者輸入的內容預測下一個單詞或短語。語言模型可以用於自動完成任務。
範例程式碼
以下是使用 NLTK 函式庫建立 unigrams、bigrams、trigrams 和 tetragrams 的語言模型的範例程式碼：
import io
import nltk
import random
# 載入文字資料
with io.open('doctor-doctor.txt', mode="r", encoding="utf-8") as file:
text = file.read().lower().rstrip().split()
# 建立 bigrams
bigrams = nltk.ngrams(text, 2)
# 建立 trigrams
trigrams = nltk.ngrams(text, 3)
# 建立 tetragrams
tetragrams = nltk.ngrams(text, 4)
n-gram 的應用
n-gram 模型可以用於各種自然語言處理任務，例如：
- 自動完成：根據使用者輸入的內容預測下一個單詞或短語。
- 語言翻譯：根據源語言的 n-gram 模型翻譯成目標語言。
- 文字摘要：根據文字的 n-gram 模型生成摘要。
自然語言處理：N-gram 和條件機率分佈
在自然語言處理中，N-gram 是一種常用的技術，用於分析文字中的詞彙序列。N-gram 是一個由 n 個詞彙組成的序列，例如，二元組（bigram）是由兩個詞彙組成的序列，三元組（trigram）是由三個詞彙組成的序列。
N-gram 生成
使用 NLTK 函式庫中的 nltk.ngrams 函式，可以生成不同大小的 N-gram。例如，生成三元組（trigram）和四元組（tetragram）：
import nltk
from nltk.util import ngrams
text = "這是一個自然語言處理的例子"
trigrams = ngrams(text, 3)
condition_pairs3 = (((w0, w1), w2) for w0, w1, w2 in trigrams)
tetragrams = ngrams(text, 4)
condition_pairs4 = (((w0, w1, w2), w3) for w0, w1, w2, w3 in tetragrams)
自動完成
自動完成是自然語言處理中的一個重要應用，目的是根據使用者輸入的詞彙，預測下一個詞彙。以下是兩個簡單的自動完成函式：
import random
def autocomplete1(num=15):
print("n=1: ")
for i in range(num):
j = random.randrange(0, len(text))
print(text[j], " ", end="")
print("")
def autocomplete2(cfdist, word_1, num=15):
print("n=2: ")
# 根據條件機率分佈 cfdist 和輸入詞彙 word_1，預測下一個詞彙
# ...
內容解密：
在上述程式碼中，nltk.ngrams 函式用於生成 N-gram，condition_pairs3 和 condition_pairs4 是生成的三元組和四元組的條件機率分佈。autocomplete1 函式是一個簡單的自動完成函式，根據隨機選擇的詞彙預測下一個詞彙。autocomplete2 函式是一個更複雜的自動完成函式，根據條件機率分佈和輸入詞彙預測下一個詞彙。
圖表翻譯：
graph LR
A[文字輸入] --> B[N-gram 生成]
B --> C[條件機率分佈]
C --> D[自動完成]
D --> E[預測下一個詞彙]
在這個圖表中，文字輸入首先被轉換為 N-gram，然後生成條件機率分佈，最後根據條件機率分佈和輸入詞彙預測下一個詞彙。
自然語言處理中的詞彙預測
在自然語言處理（NLP）中，詞彙預測是一項基本任務，涉及根據給定的上下文預測下一個詞彙。這項技術在許多應用中都非常重要，例如自動完成、語言模型和聊天機器人等。
基礎概念
詞彙預測的基本思想是根據已經出現的詞彙來預測下一個詞彙。這可以透過計算給定詞彙序列的條件機率分佈來實作。條件機率分佈描述了在給定某個詞彙序列的情況下，下一個詞彙出現的機率。
預測模型
預測模型是詞彙預測的核心。這種模型根據給定的上下文預測下一個詞彙。上下文可以是單個詞彙、詞彙對或詞彙序列等。
單詞彙預測
單詞彙預測是最基本的預測模型。它根據單個詞彙預測下一個詞彙。以下是單詞彙預測的示例程式碼：
def autocomplete(cfdist, word_1, num=15):
print(word_1, end=" ")
for i in range(num):
print(word_1, end=" ")
word_1 = cfdist[word_1].max()
print("")
二詞彙預測
二詞彙預測根據詞彙對預測下一個詞彙。以下是二詞彙預測的示例程式碼：
def autocomplete2(cfdist, word_1, word_2, num=15):
print("n=2: ", word_1, " ", end=" ")
for i in range(num):
print(word_2, end=" ")
word_3 = cfdist[(word_1, word_2)].max()
(word_1, word_2) = (word_2, word_3)
print("")
三詞彙預測
三詞彙預測根據詞彙序列預測下一個詞彙。以下是三詞彙預測的示例程式碼：
def autocomplete3(cfdist, word_1, word_2, num=15):
print("n=3: ", word_1, " ", end=" ")
for i in range(num):
print(word_2, end=" ")
word_3 = cfdist[(word_1, word_2)].max()
(word_1, word_2) = (word_2, word_3)
print("")
應用場景
詞彙預測在許多應用中都非常重要，例如：
- 自動完成：詞彙預測可以用於自動完成輸入的詞彙。
- 語言模型：詞彙預測是語言模型的基本組成部分。
- 聊天機器人：詞彙預測可以用於聊天機器人的對話生成。
N-gram 模型與語言預測
N-gram 是一種用於語言模型的統計方法，透過分析語言中詞彙的組合來預測下一個詞彙的出現。這種方法廣泛應用於自然語言處理、語言模型和文字預測等領域。
N-gram 的基本概念
N-gram 是一個由 n 個詞彙組成的序列，例如二元組（bigram）、三元組（trigram）和四元組（tetragram）。透過分析語言中 N-gram 的出現頻率，可以建立一個語言模型，用於預測下一個詞彙的出現。
N-gram 的應用
N-gram 模型可以用於多種應用，包括：
- 文字預測：透過分析使用者輸入的文字，預測下一個詞彙的出現。
- 語言模型：N-gram 模型可以用於建立語言模型，描述語言中詞彙的組合和出現頻率。
- 文字分類：N-gram 模型可以用於文字分類，透過分析文字中 N-gram 的出現頻率，判斷文字的類別。
N-gram 的實作
N-gram 模型可以透過以下步驟實作：
- 資料預處理：將語言資料進行預處理，包括轉換為小寫、移除標點符號和特殊字元等。
- N-gram 的提取：從預處理的資料中提取 N-gram，例如二元組、 三元組和四元組。
- N-gram 的計數：計算每個 N-gram 的出現頻率。
- 語言模型的建立：透過 N-gram 的出現頻率建立語言模型。
N-gram 的優缺點
N-gram 模型有以下優缺點：
- 優點：N-gram 模型簡單易於實作，計算效率高，可以有效地預測下一個詞彙的出現。
- 缺點：N-gram 模型對語言的長距離依賴關係的描述能力有限，可能會出現無限迴圈的預測結果。
從技術架構視角來看，N-gram 模型作為一種根據統計的語言模型，其核心在於利用詞彙序列的出現頻率預測下一個詞彙。本文涵蓋了從 unigram 到 tetragram 等不同階的 N-gram 模型，並探討了其在自動完成、機器翻譯、文字分類等領域的應用。分析發現，N-gram 模型的優勢在於簡單易實作且計算效率高，尤其適用於大規模語料函式庫的處理。然而，N-gram 模型的侷限性亦不容忽視，其難以捕捉長距離的語義依賴關係，且高階 N-gram 容易遭遇資料稀疏性問題，影響預測的準確性。對於資源有限的場景，更建議採用低階 N-gram 或結合其他語言模型，例如迴圈神經網路（RNN）或 Transformer 模型，以提升預測效能。展望未來，隨著深度學習技術的發展，根據神經網路的語言模型在處理複雜語言現象和長距離依賴方面將展現更強大的優勢。玄貓認為，N-gram 模型作為一種經典的語言模型，仍將在特定應用場景中發揮作用，但需針對其侷限性進行改進和最佳化，或與其他先進技術融合，以更好地滿足日益增長的自然語言處理需求。
