自然语言处理的演进：神经语言模型多任务学习和ECM模型介绍

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要研究方向，致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言。在过去的几十年里，NLP经历了许多重要的发展阶段，其中包括神经语言模型的多任务学习和ECM模型的引入。本文将介绍这些发展，并提供相应的源代码示例。

1. 神经语言模型的多任务学习
   神经语言模型（Neural Language Model，简称NLM）是NLP中的一种重要模型，它利用神经网络来建模语言的概率分布。传统的NLM主要用于语言建模和文本生成任务，但随着研究的深入，人们开始探索如何将NLM应用于多个相关任务，以提高模型的泛化能力和效果。

多任务学习（Multi-Task Learning，简称MTL）是一种机器学习方法，旨在通过联合训练多个相关任务来改善模型的性能。在NLP领域，MTL被广泛应用于神经语言模型中。通过同时学习多个相关的NLP任务，模型可以共享底层的语言表示，从而提高模型的效果。

下面是一个使用PyTorch实现的神经语言模型多任务学习的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch