读论文《Recurrent neural network based language model 》

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#神经网络 #RNN #自然语言处理

本文深入探讨了如何使用循环神经网络（RNN）构建语言模型，替代传统的n-gram上下文窗口。作者阐述了RNN如何存储历史信息，并分析了其隐藏层在预测下一个单词时的作用。此外，还提出了对RNN表达能力、隐藏层语义以及词嵌入质量的思考，并讨论了如何结合LSTM改进神经网络语言模型。

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读论文《Recurrent neural network based language model 》

标签（空格分隔）： 论文

introduce

本文将循环神经网络RNN引入了神经网络语言模型，用RNN对历史信息的存储代替以n为窗口的上下文。

作者将语言模型中的隐藏层作为状态存储单元，以当前单词的词嵌入和上一状态的叠加作为输入，输出对下一个单词的预测。

method

本文的网络结构只是在NNLM的基础上将上一次的隐藏层与当前单词叠加作为输入。由于使用了RNN使用不行要再使用大小为n的上下文窗口。网络结构如下：

神经网络各层计算公式如下：

其中f()为sigmoil函数，g()为softmax函数

作者以下列方式对低频词进行处理

my view

1.RNN是时间维度上历史信息的共享，但只有一个简单的隐藏层，能表达丰富多样的历史信息吗？
2.RNN的隐藏层是否可以看作语言空间里面当前的语义状态向量？是否可以用RNN和词嵌入构造段落或文本的语义？
3.如何将LSTM更好的用到神经网络语言模型。
4.本文的RNNLM主要是做语言模型，那它的词嵌入的质量怎么样，因为所有的词嵌入都是基于全部历史信息的，会不会其中单词的词嵌入

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