A Neural Probabilistic Language Model 一、完整代码1.1 Python 完整程序 二、论文解读2.1 目标 三、过程实现3.1 Tensorflow模型3.2 数据准备3.3 数据训练和预测 四、整体总结 论文：A Neural Probabilistic Language Model 作者：Yoshua Bengio; Rejean Du

神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）是一种用神经网络建模语言的方法。NNLM 通过学习文本序列中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而能够生成自然语言文本或进行其他与语言相关的任务。 想象一下，你正在阅读一本小说。每当你读到一个单词时，你的大脑都在努力理解上下文，以便预测下一个单词是什么。NNLM的工作方式类似于这个过程。它通过

#1. 模型原理 用神经网络来训练语言模型的思想最早由百度 IDL （深度学习研究院）的徐伟提出[1]，其中这方面的一个经典模型是NNLM（Nerual Network Language Model），具体内容可参考 Bengio 2003年发表在JMLR上的论文[2] 模型的训练数据是一组词序列$ w_{1 } . . . ... ...w_{T} , , ,w_{t} \in V$。其中

文章目录 神经网络语言模型(NNLM)输入层（投射层）隐藏层输出层计算复杂度 神经网络语言模型(NNLM) 输入层（投射层） 一个文本，由N个词语组成，现在呢：想根据 前N个词语 来预测 第N个词语 是啥？ 我们采用的语料库V(也就是我们最大限度能想到的的所有词语集合)包含10万个词语 词向量W：是一个one-hot向量，大小=[10W，1]，W(t)表示第t个词语的

理论主要来自论文A Neural Probabilistic Language Model，可以百度到的 这篇博文对理论方面的介绍挺不错的    链接地址 一下是其中的一些截图，主要是算法步骤部分 算法步骤 前向计算 反向更新   个人实现的代码 import globimport randomimport mathimport pickleimport num