论文地址:http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图: 针对论 ...
论文通过实现RNN来完成了文本分类。 论文地址: 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment https: github.com graykode nlp tutorial : LSTM unit的RNN模型: BiLSTM RNN model: ...
2019-11-09 16:27 0 457 推荐指数:
论文地址:http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图: 针对论 ...
1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) (1)one to one : 图像分类 (2)one to many:图片描述 (3)many to one:文本情感分析、分类 (4)many to many(N ...
理论上讲,只要足够大的RNN结构就能去生成任意复杂的序列结构。 但是在实际上,标准的RNN并不能有效的长期保存信息(这是由于类似HMM的结构,每次每个节点的信息如果始终经过同样的变换,那么会要么指数爆炸要么指数衰减,很快信息就会丢失)。也是由于它这个“健忘”的特点,这种RNN生成的序列很容易缺乏 ...
前一篇文章 用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门 介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子。现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法。现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型。 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层 ...
定义 什么是语言模型,通俗的讲就是从语法上判断一句话是否通顺。即判断如下的概率成立: \[p(\text{今天是周末})>p(\text{周末是今天}) \] 链式法则(chain rule) \[p(w_1,w_2,...,w_n)=p(w_1)p(w_2|w_1)p ...
自然语言处理的一个基本问题就是为其上下文相关的特性建立数学模型,即统计语言模型(Statistical Language Model),它是自然语言处理的基础。 1 用数学的方法描述语言规律 假定S表示某个有意义的句子,由一连串特定顺序排列的词ω1,ω2,...,ωn组成,这里n是句子的长度 ...
0.背景 RNN模型,特别是包含着门控制的如LSTM等模型,近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题,还能通过多层堆叠来增加网络的深度,提升表征能力和提升准确度。然而,标准的RNN(包括LSTM)受限于无法处理那些具有非常长的序列问题,例如文档分类或者字符 ...
说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率。 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想。 统计语言模型-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量 ...