自然语言处理（二 RNN语言模型）

最新推荐文章于 2025-07-14 16:53:44 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 自然语言处理 RNN
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本文介绍了RNN语言模型在自然语言处理中的应用，讲解了语言模型的基本概念，如何利用统计方法和RNN进行建模，并讨论了模型扩展时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题及解决方案。

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RNN语言模型

语言模型

语言模型就是指语言产生的规律，一般用来预测所使用语言语序的概率，或者是当前上下文使用某个词语的概率。换句话说，就是用来表示语言产生顺序的建模，用某个词是否恰当，这样的语序构造句子是否妥当这样的。于是，训练出一个语言模型就需要相当大的样本数据。语言模型可以分为：文法型的语言模型（就是定义相关的文法结构，例如主语+谓语+宾语构成陈述句这样的），统计模型，神经网络语言模型。

其中统计类的语言模型包括N-gram，N-pos，隐马尔科夫链模型、最大熵模型等。就是给出前边的词，判断后面出现词的概率。 p(w3|w1w2) 表示 w3 在词语 w1w2 之后出现的概率。具体计算公式为 p(w3|w1w2)=p(w1w2w3)

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自然语言处理基础知识入门(三) RNN，LSTM，GRU模型详解
WANGYANG的博客
04-14 2681
在上一章节中，深入探讨了Word2vec模型的两种训练策略以及创新的优化方法，从而得到了优质的词嵌入表示。不仅如此，Word2vec作为一种语言模型，也具备根据上下文预测中心词的能力，这是其训练的核心任务，也是模型所能实现的功能。那么，既然已有语言模型，为何还需要引入RNN呢？又或者，RNN具有何种独特性呢？而LSTM和GRU为什么会被视为RNN的变体？本章节将针对这些问题，用深入浅出的语言解读这些模型背后的核心逻辑，以便让读者对整个知识体系存在一个全面的理解。
RNN及自然语言处理 相关
whaosoft143ai的博客
10-22 767
同时，智能的机器也成就了人类，给人类带来了前所未有的应用和价值。随着技术的不断发展，人工智能的相关应用已经融入人类生活的方方面面，如今“AI+”也已经成为未来各大行业发展的主流方向，可见人类与人工智能的和谐共处将会成为未来社会的新常态。实现人机无障碍交互一直是科研工作者们追求的目标，在早期的传统人机交互中，基本都是基于硬件比如键盘和鼠标来进行的，相比于人类的语音交互显得不是很自然，而且效率较低，所以将人与人之间的语言推广到人与机器之间的智能语音交互一直以来都是一个备受关注同时也极具挑战性的研究课题。
深度学习之自然语言处理（RNN）
weixin_55922470的博客
05-07 1329
前馈型神网络：指网络的传播方向是单向的，先将输入信号传给下一层（隐藏层），接收到信号的层也同样传给下一层，然后再传给下一层……像这样，信号仅在一个方向上传播。存在问题：不能很好地处理时间序列数据（以下简称为“时序数据”）即单纯的前馈网络无法充分学习时序数据的性质。所以需要引入RNN（循环神经网络）1 概率和语言模型。
自然语言处理：RNN
larrino的博客
08-04 1416
关键词：RNN；吴恩达课堂笔记；自然语言处理；联合概率-后验概率；马尔可夫性； - - - - - - - - - - 笔记：桃子???? 日期：2021.8 - - - - - - - - - - 目录 概念 联合概率 马尔可夫性 语言模型（language model） 为什么不能用CBOW、word2vec？ 传统神经网络模型为什么不适应？ RNN结构 RNN结构及其应用 公式 矩阵形状 Forward RNN语言模型（例子：创建莎士比亚文风） RN
一文读懂循环神经网络(RNN)—语言模型+n元语法(1)
最新发布
wh1236666的博客
07-14 786
仅考虑单个词元的概率，忽略词与词之间的依赖关系，假设每个词的出现是独立的。
循环网络之RNN与自然语言处理
taka_is_beauty的博客
03-30 1005
循环（递归）神经网络 引出：针对文本数据，为了注意到词与词之间的关系，引出循环神经网络RNN。 ps：有了多层感知机神经网络，卷积神经网络，但是输入和输出都是互相独立的，不能很好地处理文本数据。 1.RNN介绍 RNN：通过引入记忆的概念，在每个元素上都执行相同的任务但是当前时刻的输出依赖于当前时刻的输入和前t时刻的记忆！ 目标：RNN就是在知道这个字的前提下，可以预测下一个字！ ...
自然语言处理-核心部分RNN
niubiqigai的博客
12-20 709
学习目标： 了解rnn在自然语言处理中的使用 代码： import numpy as np data = open('data/Hatty_Potter.txt', 'r').read() # data = open('data/希腊神话故事.txt', 'r').read() chars = list(set(data)) data_size, vocab_size = len(data), len(chars) print('data has %d chars, %d unique' % (dat
自然语言处理之RNN
qq_40216188的博客
08-28 1188
自然语言处理之RNN一、循环神经网络（ Recurrent Neural Network, RNN）1.1 全连接神经网络弊端，引出RNN1.2 循环神经网络RNN1.2 循环神经网络RNN训练方法1.3 循环神经网络RNN的多种类型任务1.3.1 one-to-one1.3.2 one-to-n1.3.3 n-to-n1.3.4 n-to-one1.3. 5 n-to-m1.4 BiRNN：双向RNN1.5 DRNN：深层RNN 一、循环神经网络（ Recurrent Neural Network, RN
【自然语言处理】RNN模型(循环神经网络)
m0_69355534的博客
03-22 1535
当前时间步的输入不仅有当前的输入还有上一时间步隐藏层的输出，它们进入RNN结构会进行融合拼接，形成新的张量x(t),h(t-1)，之后新的张量通过一个全连接层(线性层），该层使用anh激活函数，最终得到当前时间步的输出h(t)，它将作为下一时间步的输入和x(t+1)一起进入结构体，以此循环。其结构图如下所示，其特点是输入一个序列，而输出一个值而不是序列，要得到模型只需要在最后一个隐藏层进行线性变换就可以了，为了更好的结果，还要使用sigmoid和softmax进行处理。该模型可应用于图片转文字等问题上。
基于RNN生成文本(自然语言处理)
11-19
RNN作为一种神经网络结构，其特点在于能够处理序列数据，即输入和输出是序列形式，这使得RNN非常适合于处理自然语言这种具有时间序列特性的数据。 RNN在处理文本时，能够记忆之前的信息，因此可以更好地理解上下文...
自然语言处理（一）：RNN
冷冻工厂
11-08 1622
下面我们举个例子来讨论一下，如图所示，假设我们现在有这样一句话：”我爱人工智能”，经过分词之后变成”我，爱，人工，智能”这4个单词，RNN会根据这4个单词的时序关系进行处理，在第1个时刻处理单词”我”，第2个时刻处理单词”爱”，依次类推。：当RNN读完最后一个单词后，那RNN就已经读完了整个句子，一般可认为最后一个单词输出的状态向量能够表示整个句子的语义信息，即它是整个句子的语义向量，这是一个常用的想法。循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。
语言模型及RNN模型
幸福诗歌的博客
02-14 428
语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为TTT的词的序列w1,w2,…,wTw_1, w_2, \ldots, w_Tw1​,w2​,…,wT​，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P(w1,w2,…,wT). P(w_1, w_2, \ldots, w_T). P(w1​,w2​,…,wT​). 语言模型 假设序列w1,w2,…,wTw_1, ...
《深度学习进阶 自然语言处理》第五章：RNN通俗介绍
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使用RNN训练语言模型
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语言模型会估计某个句子序列各个单词出现的概率如何构建语言模型？为了使用RNN建立出这样的模型，首先我们需要一个训练集，包含一个很大的英文文本语料库（a corpus of English text），语料，即语言材料。其他语言也可。标记化：Tokenize建立一个字典，将每个单词转成一个one-hot向量，也就是字典中的索引。使用EOS标记附加到训练集中每个句子的结尾。如果有些单词不在词典里（生词...
自然语言处理入门4——RNN
weixin_42255757的博客
03-19 1066
自然语言处理第四篇，介绍了循环神经网络RNN的原理，以及截断的训练方法，并在语言模型上应用RNN。
自然语言处理(NLP)-3.2 使用RNN构建语言模型(Recurrent Neural Networks for Language Modeling)
Ogmx的博客
04-04 1368
1.语言模型(Language Modeling) 1.1 传统语言模型 定义：基于n-grams的概率模型，通过条件概率链式法则不断找出概率最高的单词，以生成句子 原理：n-grams 缺点： (1)对于长距离依赖关系，需要大量的n-gram来捕捉语义信息 (2)需要大量存储空间 1.2 基于RNN的语言模型 RNN优点： (1)...
【自然语言处理】RNN架构解析
张小猪的家
08-16 2128
文章目录RNN架构解析1.认识RNN模型1.1 什么是RNN模型:1.2 RNN模型的作用:1.3 RNN模型的分类:2.传统RNN模型3.LSTM模型 RNN架构解析 1.认识RNN模型 1.1 什么是RNN模型: RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出. RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入
RNN与语言模型
loganzha的博客
02-25 538
前言 本文是笔者学习自然语言处理课程CS224的笔记，首发于公众号:NLP学习者 语言模型的定义 语言模型是给一个句子分配概率的任务，例如：看到"The lazy dog barked loadly"的概率有多大呢？ 语言模型对机器翻译有用，比如在单词顺序的选择问题上，语言模型得到句子"the cat is samll"的概率应该大于"small the is cat"的概率。 传统的语言模型 当前很难为所有可能的语序计算出精确概率，所以通常会尝试根据它前面的n个单词预测下一个单词。这属于一个相对简单的马尔
统计自然语言处理基础_【精读】自然语言处理基础之RNN
weixin_36294852的博客
01-14 171
我们在前两篇【精读】自然语言处理基础中提到了，无论是seq2seq模型，还是注意力(attention)机制，其中语言序列的编码解码都经过了一种名为RNN的神经网络。RNN神经网络到底是何方神圣呢？RNN全名：Recurrent Neural Networks，也叫递归神经网络或循环神经网络。是深度神经网络(DNN)的一种RNN和深度神经网络有什么区别呢？举个简单的例子，比如在一个人机对话场景中，...
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