一文彻底搞懂大模型 - 神经网络语言模型（NNLM）

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神经网络语言模型 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。 一种神经概率语言模型 一、 NNLM的基本原理 Yoshua Bengio及其团队在2003年的论文《A Neural Probabilistic Language Model》中首次展示了如何使用神经网络（特别是多层感知器MLP）来构建语言模型，这一工作不仅为后续的深度学习在NLP中的应用奠定了基石，还意外地催生了词嵌入（word embedding）这一重要概念。 NNLM的核心思想： 利用神经网络来建模自然语言中的词语序列，从而预测给定上下文 ………………………………