语言模型（三）—— 循环神经网络语言模型（RNNLM）与语言模型评价指标

最新推荐文章于 2025-04-17 08:26:35 发布
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分类专栏： NLP-自然语言处理笔记 文章标签： nlp 人工智能 自然语言处理 神经网络
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之前我们已经了解过n-gram语言模型和前馈神经网络语言(NNLM)，今天我们简单地看一下循环神经网络语言模型。那么首先看一下为什么要把RNN用到语言模型中呢？

首先循环神经网络语言模型（RNNLM）是想要解决前馈神经网络模型窗口固定的问题。其次，前馈神经网络模型假设每个输入都是独立的，但是这个假设并不合理。循环神经网络的结构能利用文字的这种上下文序列关系，更好地对语句之间的关系进行建模。在某种程度上也能很好地进行上下文的联系，但由于RNN可能有的长距离梯度消失问题，这个上下文的记忆能力也是有限的。在这里只是简单介绍RNNLM，不做过多研究。

RNNLM简单介绍

这个过程基本与之前介绍的RNN类似，贴两张网图，分别展示了RNNLM的结构图和训练过程：

image-20200918001448826

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其实可以看出还是由之前我们所了解的RNN演变而来，可以看之前的笔记回顾：干货！RNN、LSTM、GRU学习笔记。RNNLM简化图如下：

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