Yuhua Wang的博客

本文使用方法来自CMU课程《Neural Networks for NLP》1. BOW Bag of words2. 语言python3. 框架dynetps. 英文注解写得不好，望见谅CBOW图解 -CBOW 参照前一篇BOW，不同点在于 1. word embedding这里是定义了64维，丰富地表达词信息，BOW是直接以标签种类为维度的 2. 因为维度变了，所以计算方法有点变化，需要

本文使用方法来自CMU课程《Neural Networks for NLP》1. Loglin_lm Log linear language model2. 语言python3. 框架dynet4. 数据库ptb （from the Penn Treebank）ps. 英文注解写得不好，望见谅Loglin_lm图解 Loglin_lm 构建语句任务：主要是根据上文预测后面的词语生成合法的句子。

本文使用方法来自CMU课程《Neural Networks for NLP》1. BOW Bag of words2. 语言python3. 框架dynetps. 英文注解写得不好，望见谅图解 -第一部分数据读取 1. 采用collections.defaultdict创建出可自增词典w2i(word to index)，t2i(tag to index) 2. 在读文件部分用yield方法返