神经网络语言模型

王而川 2023-01-12 23:40:18

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1. 为什么要引入神经网络语言模型统计语言模型，如n-gram有如下几个特点：基于统计的语言模型，是一种离散型的语言模型，所以泛化能力差。参数量大，随着nnn的增大，参数空间呈指数增长容易出现维度灾难的问题；巨大的参数量也使得模型无法与n−1n-1n−1个词之外的词建立联系。即不能进行上下文的回溯，不能解决上下文物主代词指代问题。数据稀疏除了带来数据空间增大的问题之外，还有一个问题：无法表征词语之间的相似关系。 2. 神经网络语言模型鉴于上面的问题，人们开始尝试用神经网络来建立语言模型，最经典

神经网络语言模型 1.NNLM的原理 1.1 语言模型假设S表示某个有意义的句子，由一串特定顺序排列的词w1,w2,..,wnw_1,w_2,..,w_nw1,w2,..,wn组成，n是句子的长度。目的：计算S在文本中(语料库)出现的可能性P(S)。 1.2 神经网络语言模型直接从语言模型出发，将模型最优化过程转化为求词向量表示的过程. 2. NNLM的网络结构 2.1 NNLM的结构图 NNLM网络结构包括输入层、投影层，隐藏层和输出层 2.2 NNLM的计算过程根据前面的

在上一部分中，我们了解到了统计语言模型，n-gram模型以及语料库的基本知识：自然语言处理NLP（2）——统计语言模型、语料库在这一部分中，我们将在此基础上介绍神经网络语言模型以及词向量的相关知识。在介绍这些知识之前，我们首先对自然语言处理领域的整体架构进行一些简单的介绍。【一】自然语言处理架构我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能...

在这一部分中，我们将在此基础上介绍神经网络语言模型以及词向量的相关知识。在介绍这些知识之前，我们首先对自然语言处理领域的整体架构进行一些简单的介绍。 1. 自然语言处理架构首先，我们来看这样一张图。从这张图中，可以清晰地看到，所谓的规则法、概率统计法、深度学习法都只是处理各类NLP问题的具体方法，而不是NLP问题的组成部分。（这一点一定要清晰，NLP不只是深度学习，深度学习仅仅是...

神经网络语言模型（Neural Network Language Model, NNLM）是一种利用神经网络架构来预测文本序列中下一个词的语言模型。NNLM通过学习大量文本数据中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而生成连贯且符合上下文的文本。本文旨在结合经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》的内容，详细解析NNLM的基本原理、网络架构及模型训练。

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