用Keras构造日文的神经网络语言模型

最新推荐文章于 2024-09-16 08:30:00 发布

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文章标签： keras 深度学习神经网络语言模型 NLP

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43837634/article/details/86612651

本文详述了如何利用MeCab进行日语分词，并通过Keras构建神经网络语言模型，以解决传统n-gram模型的局限。模型基于预训练的日语词向量，采用BiLSTM进行训练，能够生成通顺的日语文本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

摘要

本文介绍了语言模型，并介绍如何用MeCab和Keras实现一个日文的神经网络语言模型。（为什么是日文呢？纯属作者兴趣）

基于神经网络的语言模型

依据Wikepedia，语言模型的定义是“句子们的概率分布”。给定一个长度为m的句子，则可以有概率
$P(w_1,...,w_m)$
由条件概率公式有
$P(w_1,...w_m) = \prod_{i=1}^mP(w_i|w_1,...w_{i-1})$

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