文件名称：A_Neural_Probabilistic_Language_Model
文件大小：207KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 20:31:16
机器学习
关于语言方面的神经网络论文 统计语言建模的目标是学习联合概率 单词序列的功能。 这本质上很难，因为 维度的诅咒：我们建议用自己的武器来对抗它。 在所提出的方法中，同时学习（1）每个单词的分布式代表（即单词之间的相似性）以及（2） 单词序列的概率函数，用这些表示法表示。 获得泛化是因为一系列单词 以前从未见过如果它是由单词构成的高概率 这与形成已经看过的句子的单词类似。 我们报告 使用神经网络进行概率函数的实验，显示 在两个文本语料库中，所提出的方法非常显着地证明了最先进的三元模型。