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chapter_recurrent-neural-networks/index.md

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+   lm
    rnn-scratch
    bptt
    gru-scratch

chapter_recurrent-neural-networks/lm.md

+# 语言模型
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+语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。给定一个长度为$T$的词的序列：$w_1, w_2, \ldots, w_T$，语言模型计算该序列的概率：
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+$$\mathbb{P}(w_1, w_2, \ldots, w_T).$$
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+语言模型可用于提升语音识别和机器翻译的性能。例如，在语音识别中，“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个文本序列的读音完全一样。如果语言模型判断出前者的概率大于后者的概率，我们可以根据相同读音的语音输出“厨房里食油用完了”的文本序列。在机器翻译中，“you go first”如果逐词翻译的话，可能得到“你走先”、“你先走”等排列方式的文本序列。如果语言模型判断出“你先走”的概率大于排列方式的文本序列，我们可以把“you go first”翻译成“你先走”。
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+@TODO(astonzhang)
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+## 小结
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+* $N$元语法是基于$N-1$阶马尔可夫链的概率语言模型。
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+## 练习
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+* 你还能想到哪些语言模型的应用？
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+## 扫码直达[讨论区](https://discuss.gluon.ai/t/topic/6650)
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+![](../img/qr_lm.svg)