自然语言处理: 第三章NPLM(Neural Probabilistic Language Mode)

最新推荐文章于 2025-09-15 13:55:00 发布
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#自然语言处理 #机器学习 #人工智能

文章介绍了NPLM（NeuralProbabilisticLanguageModel），一种用于生成自然语言文本的神经网络模型。该模型由输入层、隐藏层和输出层组成，通过学习文本数据的概率分布来预测单词。代码示例展示了如何构建词汇表、生成训练数据以及使用LSTM和GRU实现NPLM模型，并进行训练和推理。

理论基础

NPLM的全称是"Neural Probabilistic Language Model"，即神经概率语言模型。这是一种基于神经网络的语言模型，用于生成自然语言文本。最早是由Bengio 在2003年的A Neural Probabilistic Language Model一文中提出来的， NPLM通过学习文本数据的概率分布，能够预测下一个单词或字符的概率，从而生成连贯的语句或段落。这种模型在机器翻译、文本生成和自然语言处理等任务中被广泛应用。



其中NPLM主要由三部分组成:

  • 输入层将单词映射到连续的词向量空间(根据上下文信息可动态调整) ， 实际就是又文本的index 转换成为embedding的过程
  • 隐藏层通过非线性激活函数学习单词间的复杂关系，其中隐藏层可以自行调整
  • 输出层通过Softmax层产生下一个单词的概率分布

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代码实现

下面是一个构建最简单的NPLM的代码实现，其流程如下图：

最低0.47元/天 解锁文章
论文 | A Neural Probabilistic Language Model
JackyAce6880的博客
03-02 1656
《A Neural Probabilistic Language Model》 2003. Bengio
A Neural Probabilistic Language Model(文献阅读笔记)
NINJA_xu的博客
06-07 1293
第一次用神经网络来解决语言模型的问题，本文最大的贡献在于用多层感知器（MLP）构造了语言模型，如下图：​​​​​​​
AI 术语通俗词典：NLP（自然语言处理）
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