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081de715
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5月 29, 2018
作者:
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Aston Zhang
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chapter_recurrent-neural-networks/lm.md
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chapter_recurrent-neural-networks/index.md
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:maxdepth: 2
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lm
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bptt
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gru-scratch
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chapter_recurrent-neural-networks/lm.md
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081de715
# 语言模型
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:$w_1, w_2,
\l
dots, w_T$,语言模型计算该序列的概率:
$$
\m
athbb{P}(w_1, w_2,
\l
dots, w_T).$$
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”。
@TODO(astonzhang)
## 小结
*
$N$元语法是基于$N-1$阶马尔可夫链的概率语言模型。
## 练习
*
你还能想到哪些语言模型的应用?
## 扫码直达[讨论区](https://discuss.gluon.ai/t/topic/6650)
![](
../img/qr_lm.svg
)
img/qr_lm.svg
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