神經網路語言模型

用句子 $S$的概率 $p(S)$

統計語言模型的缺點

• 平滑技術錯綜複雜且需要回退至低階，使得該模型無法面向更大的n元文法獲取更多的詞資訊.
• 基於最大似然估計的語言模型缺少對上下文的泛化，如觀察到藍汽車和紅汽車不會影響出現黑汽車的概率.

神經網路語言模型

根據所用的神經網路不同，可以分為

• NNLM模型(DNN)
• RNNLM模型(RNN)

NNLM

輸入： $X:w_{i-1}$

輸出： $p(w_i|w_{i-1})$

引數： $\theta = {H,U,b^1,b^2}$

運算關係：

$p(w_i|w_{i-1}) = \frac{\exp(y(w_i))}{\sum_{k=1}^{|V|}\exp(y(v_k))}\\ y(w_i) = b^2 + U(\tanh(XH+b^1))$
目標函式：
採用log損失 $L(Y,P(Y|X)) = - \log P(Y|X)$

引數訓練：
隨機梯度下降優化訓練目標，每次迭代，隨機從語料D選取一段文字 $w_{i-(n-1)}\dots w_i$作為訓練樣本進行一次梯度迭代.
$\theta\leftarrow \theta - \alpha\frac{\partial \log P(w_i|w_{i-(n-1)\dots w_{i-1}})}{\partial \theta}$
其中， $\alpha$為學習率， $\theta = \{H,U,b^1,b^2\}$

RNNLM

輸入： $X:w_{i-1}$和 $h(t-1)$

輸出： $p(w_i|w_{i-1})$和 $h(t)$

引數： $\theta = {H,U,M,b^1,b^2}$

運算關係：

$p(w_i|w_{i-1}) = \frac{\exp(y(w_i))}{\sum_{k=1}^{|V|}\exp(y(v_k))}\\ y(w_i) = b^2 + U(\tanh(XH+Mh(t-1)+b^1))\\ h(t) = \tanh(XH + Mh(t-1) +b^1)$
目標函式：
採用log損失 $ L ( Y , P 相關推薦 自然語言處理(四)神經網路語言模型及詞向量 神經網路語言模型 用句子 S S S的概率 自然語言處理--LDA主題聚類模型 src 隨機 pos 一個 改變 筆記 整體 應該 定性 LDA模型算法簡介： 算法 的輸入是一個文檔的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同時還需要聚類的類別數量m；然後會算法會將每一篇文檔 di 在 所有Topic上的一個概率值p；這樣每篇 神經網路語言模型在語音識別的應用論文整理         本人整理了NN語言模型在語音識別領域的應用論文。全部為2015年-2018年的會議論文。相關的期刊論文特別少，而且創新性沒有會議高。論文幾乎全部是語音類的最高級別會議ICASSP（B類）和Interspeech. 如果懶得自己下的話，可以留下郵 NNLM(神經網路語言模型) 簡介 *NNLM是從語言模型出發(即計算概率角度)，構建神經網路針對目標函式對模型進行最優化，訓練的起點是使用神經網路去搭建語言模型實現詞的預測任務，並且在優化過程後模型的副產品就是詞向量。 *進行神經網路模型的訓練時，目標是進行詞的概率預測，就是在詞環境下，預測下一個該是什麼詞，目標函式如 python自然語言處理-馬爾科夫模型 1.概念學習     馬爾科夫模型常用於分析大量隨機事件，隨機事件的特點是一個離散事件發生之後，另一個離散事件將在前一個事件的條件下以一定的概率發生。以天氣的馬爾科夫模型為例： 在這個天氣系統模型中 神經網路語言模型詳解 1 簡介 語言模型是自然語言處理領域的基礎問題，其在詞性標註、句法分析、機器翻譯、資訊檢索等任務中起到了重要作用。簡而言之，統計語言模型表示為：在詞序列中，給定一個詞和上下文中所有詞，這個序列出現的概率，如下式， 其中，是序列中第詞，， 可以使用 近似，這就是n-gram語言模型，詳細請閱讀[我們是這樣 NLP之神經網路語言模型之超級無敵最佳資料 語言模型 Attention Is All You Need（Transformer）原理小結 ELMo解析 OpenAI GPT解析 BERT解析 https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9861453.html 從 自然語言處理中的N-Gram模型詳解 N-Gram（有時也稱為N元模型）是自然語言處理中一個非常重要的概念，通常在NLP中，人們基於一定的語料庫，可以利用N-Gram來預計或者評估一個句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一個作用是用來評估兩個字串之間的差異程度。這是模糊匹配中常用的一種手段。本文將從此開始 深度學習方法（八）：自然語言處理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型 歡迎轉載，轉載請註明：本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。技術交流QQ群：433250724，歡迎對演算法、技術感興趣的同學加入。 Encoder-Decoder（編碼-解碼）是深度學習中非常常見的一個模型框架，比如無監督演 【自然語言處理】詳說中文自動分詞 文章目錄 詳說中文自動分詞 前言 一、 what is 中文分詞 二、中文分詞的用途 三、中文分詞的特點和難點 四、常見的中文分詞方法 五、中文分詞工具 1、Ha 【自然語言處理】python中的jieba分詞使用手冊 這篇文章是轉載的，但是我沒找到出處啊，宣告一下～ jieba “結巴”中文分詞：做最好的 Python 中文分片語件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to b python與自然語言處理（五）：中文文字詞雲 之前一直想要做一個文字的視覺化：詞雲，然後在網上搜到的一些製作詞雲的工具，有些是線上的就沒有使用，今天偶然看到python提供的wordcloud庫，可以方便製作詞雲，中英文皆可，趕緊試試，做個筆記， python自然語言處理（一）之中文分詞預處理、統計詞頻 一個小的嘗試。。資料來源資料集 一共200條關於手機的中文評論，以XML格式儲存。分詞工具 python-jieba預處理包括去停用詞、去標點符號和數字去停用詞：使用的是他人總結的 停用詞表去標點符號和數字：用正則表示式。原本打算的是中文標點符號從網上覆制，英文標點符號用st python自然語言處理（NLP）1------中文分詞1，基於規則的中文分詞方法 python中文分詞方法之基於規則的中文分詞 目錄 常見中文分詞方法 推薦中文分詞工具 參考連結 一、四種常見的中文分詞方法： 基於規則的中文分詞 基於統計的中文分詞 深度學習中文分詞 混合分詞方法 基於規則的中 自然語言處理基礎（1）--基本分詞方法          基本的分詞方法包括最大匹配法、最大概率法（最短加權路徑法）、最少分詞法、基於HMM的分詞法、基於互現資訊的分詞方法、基於字元標註的方法和基於例項的漢語分詞方法等。       1.最大匹配法         最大匹配法需要一個詞表，分詞的過程中用文字的候選 自然語言處理入門（4）——中文分詞原理及分詞工具介紹 本文首先介紹下中文分詞的基本原理，然後介紹下國內比較流行的中文分詞工具，如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR，上述分詞工具都已經在github上開源，後續也會附上github連結，以供參考。 1.中文分詞原理介紹 1.1 中文分詞概述 中 乾貨 | 自然語言處理(1)之聊一聊分詞原理 微信公眾號 關鍵字全網搜尋最新排名 【機器學習演算法】：排名第一 【機器學習】：排名第一 【Python】：排名第三 【演算法】：排名第四 前言 在做文字挖掘時，首先要做的預處理就是分詞。英文單詞天然有空格隔開容易按照空格分詞，但有時也需要把多個單詞做為一個分詞，比如一些名詞如“New York”，需要做 HanLP《自然語言處理入門》筆記--2.詞典分詞 筆記轉載於GitHub專案：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 2. 詞典分詞 中文分詞：指的是將一段文字拆分為一系列單詞的過程，這些單詞順序拼接後等於原文字。 中文分詞演算法大致分為基於詞典規則與基於機器學習這兩大派。 2.1 什麼是詞 在基於詞典 神經網路機器翻譯模型介紹 以下是這個系列會引用的文獻： References: [1] Google’s Neural Machine Translation System:Bridging the Gap between Human and Machine Translation,  神經網路系列學習筆記(四)——神經網路之RNN學習筆記 　　不同於傳統的FNNs(Feed-forward Neural Networks，前向反饋神經網路)，RNNs引入了定向迴圈，能夠處理那些輸入之間前後關聯的問題。 　　RNNs的目的是用來處理序列資料。 　　具體的表現形式為網路會對前面的資訊進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連線 $