学习笔记——A Neural Probabilistic Language Model

最新推荐文章于 2022-03-02 14:31:56 发布
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#深度学习 #神经网络 #自然语言处理

仅作个人学习记录。

背景

该论文提出了NNLM模型，即Nerual Network Language Model，开创了用神经网络解决网络模型的先河。
第一作者Bengio先生在深度学习方面有极深的造诣，被认为深度学习“三巨头”之一。

核心内容

  1. 为解决维数灾难问题，使用词的分布式表示，允许每一个训练语句给模型提供关于语义相邻句子的指数级别数量的信息。
  2. 采用神经网络而不是n-gram解决语言模型问题，可以更好利用上下文。
  3. NNLM计算量比n-gram大，但是解决了n-gram参数随单词表大小呈指数倍增长的问题。
A Neural Probabilistic Language Model(文献阅读笔记)
NINJA_xu的博客
06-07 1242
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：​​​​​​​
[论文笔记] [2003] A Neural Probabilistic Language Model
Alexzhuan
06-25 650
图灵奖获得者Bengio 03年的论文，虽然年代已经比较“久远”，但意义非凡。它的贡献在于提出了神经网络语言模型以及这个模型同时能学习词向量（word embedding），这为后来深度学习在解决NLP问题奠定了坚实的基础，并且这种训练词向量的方式为后来的研究提供了更广阔的思路。 在这之前的统计语言模型，比如n-gram，它们的缺陷在于：缺乏长期依赖，只考虑了前 n-1 个词；随着 n 的增大，参数空间呈指数增长；数据稀疏，难免会出现OOV问题；单纯基于词频统计，泛化能力差。 而关于词的向量空间表示在03年
A Neural Probabilistic Language Model
weixin_30781107的博客
09-01 403
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论文 | A Neural Probabilistic Language Model
JackyAce6880的博客
03-02 1581
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[论文笔记] [2005] Hierarchical Probabilistic Neural Network Language Model
Alexzhuan
06-29 662
这篇论文中提到的 Hierarchical Decomposition 就是后来在训练 word2vec 模型时一个常见的技巧 Hierarchical Softmax [1]。所谓的 Hierarchical Decomposition，就是将原先用 softmax 做多分类分解成多个sigmoid，使得模型在输出层的计算从 O(∣V∣)O(|V|)O(∣V∣) 降低到了 O(log⁡∣V∣)O(\log{|V|})O(log∣V∣)。 在 NNLM [2] 那篇论文中，作者提了一些未来工作的方向，其中就
Deep Learning 读书笔记（十二）：A Neural Probabilistic Language Model
tuqinag的专栏
02-13 3858
寒假在家又捡起好久不写的博客。这几天断断续续的在改自己写的第一篇论文，做的是有关图像处理方面的东西。打算在这篇文章完了之后，这方面就告一段落了吧，对这方面不是很能够提起兴趣。打算之后去做自然语言处理吧，这不是最近很多大牛都开始往这个方向转型嘛，就当是随大流了。今年也是捡起来原来看的几篇文章，把深度学习在自然语言处理方面的方法，从基础开始再回顾一遍。今天看的这篇文章呢，也算是拉开了深度学习在NLP方
Language Model 论文阅读笔记
独钓寒江雪
05-02 907
最好的五一？ 看了三天论文。因为毕竟是劳动节，那我写一写劳动心得吧。   首先解释一下什么叫作语言模型，简单地讲就是计算文字序列的联合概率，即如这个公式进行表示：       先验分布好进行计算，按照n-gram的算法难以有效地表示语言模型，因为没有generality，忽视了语言语义的相似度，采用分布式表示所建立的语言模型往往更好。       1.  Beng
Feedforward Neural Network Language Model NNLM 原理及数学推导
qq_44943639的博客
04-20 363
Feedforward Neural Network Language Model NNLM 原理及数学推导
A Neural Probabilistic Language Model.pdf
07-09
卡耐基梅隆大学cmu的著名的自然语言处理课程，对于自然语言处理领域的理论，进行了历史脉络发展的讲解，同时，对于现在的工业界使用的模型，也进行了详尽的介绍。
NLP：一种神经概率语言模型A Neural Probabilistic Language Model.pdf
04-21
A Neural Probabilistic Language Model 本文于2003年第一次用神经网络来解决语言模型的问题，虽然在当时并没有得到太多的重视，却为后来深度学习在解决语言模型问题甚至很多别的nlp问题时奠定了坚实的基础，后人站在Yoshua Bengio的肩膀上，做出了更多的成就。包括Word2Vec的作者Tomas Mikolov在NNLM的基础上提出了RNNLM和后来的Word2Vec。文中也较早地提出将word表示一个低秩的向量，而不是one-hot。word embedding作为一个language model的副产品，在后面的研究中起到了关键作用，为研究者提供了更加宽广的思路。
一种新的语言模型：a neural probabilistic language model
qq_38293122的博客
10-10 393
一种新的语言模型：a neural probabilistic language model 查阅资料的时候发现的一篇文章，链接总有404问题，在这存起来。 来源 dudong的个人博客 原文地址 做的方向是依存句法分析(dependency parsing) 捋捋最近读的论文： 首先是在读机器学习（具体点说，是深度学习）相关的论文，读到几篇关于神经概率语言模型(neural probabilis...
论文笔记：A Neural Probabilistic Language Model
绯荔榭•少年
03-16 1623
一个神经概率语言模型 论文 | A Neural Probabilistic Language Model 链接 | http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 作者 | Warren S. McCulloch , Walter Pitts 摘要 统计语言模型的目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数。本...
论文阅读：A Neural Probabilistic Language Model 一种神经概率语言模型
南有芙蕖
01-07 3213
A Neural Probabilistic Language Model 一种神经概率语言模型 本文于2003年第一次用神经网络来解决语言模型的问题，虽然在当时并没有得到太多的重视，却为后来深度学习在解决语言模型问题甚至很多别的nlp问题时奠定了坚实的基础，后人站在Yoshua Bengio的肩膀上，做出了更多的成就。包括Word2Vec的作者Tomas Mikolov在NNLM的基础上提出了R...
A Neural Probabilistic Language Model笔记
tdg1881139的博客
07-14 971
1.经典之paper，虽然之前一直有了解，但是未及细读，现在终于有时间好好研究一下了。 2.首先是一个概率模型： 3.然后是两个假设条件：First, it is not taking into account contexts farther than 1 or 2 words,1 second it is not taking into account the “similarity”
A Neural Probabilistic Language Model阅读笔记
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herosunly的博客
04-22 1万+
Bengio 用了一个三层的神经网络来构建语言模型，同样也是 n-gram 模型。 通过前$n-1$个词即$w_{t-n+1},\dots,w_{t-2},w_{t-1}$来预测第$n$个词即$w_t$。其中$C(w)$表示词$w$对应的词向量(其中词向量的维度为m)，而$C$表示的是所有词的词向量矩阵，则它的维度是$|V| \times m$。 网络的第一层（输入层）是将$C(w_{t-n+1}),\dots,C(w_{t-2}),C(w_{t-1})$拼接到一起，则形成的向量为x，维度为$(n-
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