我是靠谱客的博主 着急柚子，最近开发中收集的这篇文章主要介绍语言模型（预训练与词向量）第二篇-NNLM（Nerual Network Language Model）1. 概述2. 神经语言模型，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。
本文主要介绍了语言模型（预训练与词向量）第二篇-NNLM（Nerual Network Language Model），希望能对大家有所帮助。
文章目录
- 1. 概述
- 2. 神经语言模型
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- 2.1 神经语言模型基本理论
- 2.2 疑问
- 2.3 疑问更新
1. 概述
统计语言模型的目标：学习序列中单词的联合概率分布。
NNLM神经语言模型参考论文A Neural Probabilistic Language Model。
语言模型的一大问题是维数灾难，例如，如果想对自然语言中单词表大小为100000的10个相连的单词建立联合分布模型，将会有 10000
最后
以上就是着急柚子为你收集整理的语言模型（预训练与词向量）第二篇-NNLM（Nerual Network Language Model）1. 概述2. 神经语言模型的全部内容，希望文章能够帮你解决语言模型（预训练与词向量）第二篇-NNLM（Nerual Network Language Model）1. 概述2. 神经语言模型所遇到的程序开发问题。
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