# 语言模型

# 简介

## 1. 任务说明
本文主要介绍基于lstm的语言的模型的实现，给定一个输入词序列（中文分词、英文tokenize），计算其ppl（语言模型困惑度，用户表示句子的流利程度），基于循环神经网络语言模型的介绍可以[参阅论文](https://arxiv.org/abs/1409.2329)。相对于传统的方法，基于循环神经网络的方法能够更好的解决稀疏词的问题。

## 2. 效果说明
在small meidum large三个不同配置情况的ppl对比：

|  small config  |    train    |   valid    |    test      |
| :------------- | :---------: | :--------: | :----------: |
|     paddle     |    40.962   |  118.111   |   112.617    |
|   tensorflow   |    40.492   |  118.329   |   113.788    |

|  medium config |    train    |   valid    |    test      |
| :------------- | :---------: | :--------: | :----------: |
|     paddle     |    45.620   |  87.398    |    83.682    |
|   tensorflow   |    45.594   |  87.363    |    84.015    |

|  large config  |    train    |   valid    |    test      |
| :------------- | :---------: | :--------: | :----------: |
|     paddle     |    37.221   |  82.358    |    78.137    |
|   tensorflow   |    38.342   |  82.311    |    78.121    |

## 3. 数据集

此任务的数据集合是采用ptb dataset，下载地址为: http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz


# 快速开始

## 1. 安装说明

### Paddle安装
本项目依赖于 Paddle Fluid, 关于PaddlePaddle框架的安装教程，详见[PaddlePaddle官方网站](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/install/index_cn.html)。
### 安装代码
### 环境依赖

## 2. 开始第一次模型调用

### 数据准备
为了方便开发者进行测试，我们提供了数据下载脚本。用户也可以自行下载数据，并解压。

```
cd data; sh download_data.sh
```

### 训练或fine-tune
任务训练启动命令如下：
```
sh run.sh
```
需要指定数据的目录，模型的大小(默认为small，用户可以选择medium， 或者large)。

# 进阶使用
## 1. 任务定义与建模
此任务目的是给定一个输入的词序列，预测下一个词出现的概率。

## 2. 模型原理介绍
此任务采用了序列任务常用的rnn网络，实现了一个两层的lstm网络，然后lstm的结果去预测下一个词出现的概率。

由于数据的特殊性，每一个batch的last hidden和last cell会被作为下一个batch 的init hidden 和 init cell，数据的特殊性下节会介绍。


## 3. 数据格式说明
此任务的数据格式比较简单，每一行为一个已经分好词（英文的tokenize）的词序列。

目前的句子示例如下图所示:
```
aer banknote berlitz calloway centrust cluett fromstein gitano guterman hydro-quebec ipo kia memotec mlx nahb punts rake regatta rubens sim snack-food ssangyong swapo wachter
pierre <unk> N years old will join the board as a nonexecutive director nov. N
mr. <unk> is chairman of <unk> n.v. the dutch publishing group
```

特殊说明：ptb的数据比较特殊，ptb的数据来源于一些文章，相邻的句子可能来源于一个段落或者相邻的段落，ptb 数据不能做shuffle



## 4. 目录结构

```text
.
├── README.md            # 文档
├── run.sh               # 启动脚本
├── train.py             # 训练代码
├── reader.py            # 数据读取
├── args.py              # 参数读取
└── data                 # 数据下载
../
└── models
    └── language_model
        └── lm_model.py  # 模型定义文件
```

## 5. 如何组建自己的模型
+ **自定义数据：** 关于数据，如果可以把自己的数据先进行分词（或者tokenize），然后放入到data目录下，并修改reader.py中文件的名称，如果句子之间没有关联，用户可以将`train.py`中更新的代码注释掉。
    ```
    init_hidden = np.array(fetch_outs[1])
    init_cell = np.array(fetch_outs[2])
    ```

+ **网络结构更改：** 网络只实现了基于lstm的语言模型，用户可以自己的需求更换为gru或者self等网络结构，这些实现都是在lm_model.py 中定义


# 其他

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