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[动手学深度学习-PyTorch版]-6.1循环神经网络-语言模

[动手学深度学习-PyTorch版]-6.1循环神经网络-语言模

作者: 六千宛 | 来源:发表于2021-06-07 10:00 被阅读0次

    6.1 语言模型

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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,给定一段“厨房里食油用完了”的语音,有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型判断出前者的概率大于后者的概率,我们就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,如果对英文“you go first”逐词翻译成中文的话,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”的概率大于其他排列方式的文本序列的概率,我们就可以把“you go first”翻译成“你先走”。

    6.1.1 语言模型的计算

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    6.1.2 n元语法

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    小结

    • 语言模型是自然语言处理的重要技术。
    • N元语法是基于n−1阶马尔可夫链的概率语言模型,n权衡了计算复杂度和模型准确性。

    注:本节与原书此节完全相同,原书传送门

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