losses=[]loss_function=nn.CrossEntropyLoss()model=RNNLanguageModler(len(vocab),EMBEDDING_DIM,HIDDEN_DIM)optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001)forepochinrange(100):total_loss=0for_,batchinenumerate(train_loader):# Step 1. Prepare the inputs to be passed to the modelx=batch[0].vi...
构建语言模型,就是处理序列预测问题(sequential data prediction)。然而,很多自然语言方法都针对于特定的语言领域(very specific for language domain):假设自然语言可以使用分析树(parse tree)来表示,需要考虑词的形态学(morphology)、语法和语义。即使是基于 n-gram 的最通用的模型,也进行了假设:语言是由原子性的符号...
文章目录 语言模型 RNN语言模型的结构 优化 WSJ 实验 参考文献:《Recurrent neural network based language model》 语言模型 什么是语言模型? 语言模型包括传统与神经网络语言模型 神经网络语言模型的功能就是根据句子前w-1个词预测第w个词在词表中的概率分布。 RNN语言模型的结构 在论文中采用了最简单的RNN架构也...
Recurrent neural network based language model Extensions of Recurrent neural network based language mode...
In this paper, we propose to adapt the recurrent neural network (RNN) based language model to improve the performance of multi-accent Mandarin speech recognition. N-gram based language model can be easily applied to speech recognition system, but it is hard to describe the long span information...
Recurrent neural network based language modelExtensions of Recurrent neural network based language modelGenerating Text with Recurrent Neural Networks 机器翻译(Machine Translation) 机器翻译是将一种源语言语句变成意思相同的另一种源语言语句,如将英语语句变成同样意思的中文语句。与语言模型关键的区别在于,...
recurrentneuralnetworkbasedlanguagemodel recurrentneuralnetworkbasedlanguagemodel
1. RNN-based Language Model 语言模型就是预定义的词序列的概率分布,如下,通过一个联合概率分布来表示, 传统的n-gram语言模型和前向神经网络语言模型为了计算方便,做了马尔科夫假设,即:当前词的状态仅跟前面N个词的状态有关。 RNN-based language model通过隐状态的引入来回避马尔科夫假设,我们认为隐状态h_{t}...
pytorch --Rnn语言模型(LSTM,BiLSTM) -- 《Recurrent neural network based language model》 论文通过实现RNN来完成了文本分类。 论文地址:88888888 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment(https://github.com/graykode/nlp-tutorial): 1#-*- coding: utf-8 -*-2#@time : 2019/11/9 15:1234...
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