结论

Transformer 大于 RNN 大于 传统的n-gram

n-gram VS Transformer

我们可以用一个 图书馆查询 的类比来解释它们的差异：

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一、核心差异对比

维度	n-gram 模型	Transformer
工作方式	固定窗口的"近视观察员"	全局关联的"侦探"
依赖距离	只能看前N-1个词（如3-gram只看前2词）	可关注任意距离的上下文
语义理解	机械统计共现频率	理解词语间的深层关系
典型场景	"牛奶要配_" → "饼干"（高频搭配）	"牛奶要配_" → "燕麦"（健康概念关联）

二、具体差异拆解

1. 观察范围限制

• n-gram 像用 望远镜片段观察
  例：处理句子 "虽然价格贵但质量真的好"

  • 3-gram只能看到局部组合：
    ["价格_贵_但", "贵_但_质量", "但_质量_真"]

  • 无法关联首尾的 "价格" 和 "质量" 的对比关系

• Transformer 像用 全景扫描仪
  通过自注意力机制，让每个词都能关注到句子中所有其他词：

  # "质量"对"价格"的注意力权重可能高达0.7
  # "但"对"虽然"的注意力权重可能达0.6

2. 语义关联能力

• n-gram 的局限性案例
  输入： "苹果股价大涨，因为新品很甜"

  • 3-gram会错误关联："新品_很_甜" → 可能预测"西瓜"（高频搭配）

  • 无法发现 "苹果" 在此处指公司而非水果

• Transformer 的解决方案
  通过上下文注意力权重识别语义：

  "苹果" ← 关注到 "股价" (权重0.8) → 判定为企业  
  "甜"   ← 关注到 "新品" (权重0.3) + "股价" (权重0.6) → 判定为比喻用法

3. 处理新词能力

• n-gram 的困境
  遇到新词 "元宇宙"：

  • 所有包含 "元宇宙" 的n-gram都成为低频组合

  • 导致预测结果不可靠

• Transformer 的优势
  通过词向量和注意力机制：

  • 即使没出现过 "元宇宙"，也能根据词根 "元"+"宇宙"_ 推测其语义

  • 类似处理过 "元数据" 和 "宇宙探索" 的经验

n-gram VS RNN

n-gram 和 RNN 在自然语言处理中是两种截然不同的建模思路，我们可以通过 图书馆管理 的类比来理解它们的核心差异：

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一、核心机制对比

维度	n-gram 模型	RNN 模型
记忆方式	固定长度的纸质笔记	可延展的电子备忘录
依赖距离	只能记住前N-1步（如3-gram记2步）	理论上可记忆无限步（实际约50-100步）
计算特征	基于统计频次的查表操作	基于隐藏状态的动态计算
典型表现	"昨天买的_奶茶"→"珍珠"（高频搭配）	"昨天买的_奶茶"→"已经变质"（因果推理）

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二、工作原理拆解

1. 信息传递方式

• n-gram 像 接力赛跑
  每个预测只依赖前一棒选手（前N-1个词）：

  输入："我想喝一杯热的"
  3-gram预测流程：
  想喝→杯 → 喝杯→热 → 杯热→的 → 热的→[END]

• RNN 像 滚雪球
  通过隐藏状态积累历史信息：

  hidden_state = update("我", init_state)
  hidden_state = update("想", hidden_state)
  hidden_state = update("喝", hidden_state)
  # 当处理到"热"时，隐藏状态已包含"我/想/喝"的信息

3. 处理长距离依赖

• n-gram 的局限案例
  句子："虽然这款手机价格比同类产品高2000元，但它的_"

  • 5-gram只能看到"产品高2000元但它的"

  • 无法关联开头的"虽然"与结尾的预测

• RNN 的优势体现
  通过隐藏状态传递，即使相距20个词：

  h_("虽然") → h_("价格") → ... → h_("它的") 
  仍保留着转折关系的语义特征

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三、性能对比实验

以 诗歌生成 任务为例：

输入： "春风又绿江南岸"

模型	续写结果	得分
3-gram	"明月何时照我还"（高频组合）	合格但缺乏新意
RNN	"细雨轻拂柳叶弯"（创新性关联）	更具文学性
人类	"万物复苏生机盎"	标准答案

关键差异：

• n-gram依赖"江南岸"与"明月"的常见搭配

• RNN捕捉到"春风"与"细雨"的意境关联