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从统计语言模型到预训练语言模型---神经网络语言模型

发布网友 发布时间:2024-10-19 01:20

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热心网友 时间:2024-11-26 16:20

神经网络语言模型相较于统计模型具有显著优势,尤其在处理长距离上下文依赖和解决维度灾难方面。前馈神经网络语言模型通过构造目标函数并优化,以词向量表示语言,避免了N-gram模型的维度问题和稀疏性,采用softmax归一化平滑概率。然而,面对长序列,循环神经网络(RNN)如LSTM和GRU引入了长期记忆机制,允许词依赖于过去所有词,尽管存在梯度问题,但LSTM通过细胞状态和门控机制解决了这些难题,使得信息能长期存储和控制遗忘。

RNN与LSTM的区别在于,RNN仅依赖单层tanh,记忆有限,而LSTM通过细胞状态和多层门控机制,如遗忘门、输入门和输出门,实现信息的高效管理和长期记忆。LSTM通过日记本比喻,形象展示了其如何通过控制信息的增删,保持对重要信息的记忆能力,有效解决了前馈模型的局限。
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