神经网络语言模型(Neural Network Language Model,NNLM)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了神经网络语言模型(Neural Network Language Model,NNLM)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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。它通过学习大量的文本数据,尝试理解每个单词与其上下文之间的关系。这就像是让计算机通过阅读海量文本来学会语言,使其能够预测或生成连贯的文本。

假设有一个NNLM被训练成阅读小说,并学到了以下规律:在描述风景时,单词"阳光"和"微风"通常会在一起出现。当NNLM看到"阳光"这个词时,它会有很大的信心下一个单词可能是"微风"。这种学习使得NNLM能够更好地理解语言的语境和含义。

下面是对神经网络语言模型的详细解释:

  1. 输入表示: NNLM 的输入是一个固定长度的前文单词序列,用于预测下一个单词。每个单词通常由其词嵌入(word embedding)表示,这是一个固定维度的实数向量,它将单词映射到连续的向量空间中。

  2. 结构: NNLM 通常包含一个嵌入层(embedding layer),一个或多个隐藏层(hidden layers),以及一个输出层。嵌入层用于将输入的单词转换为连续向量表示,隐藏层用于学习输入序列的语言结构,而输出层则输出下一个单词的概率分布。

  3. 训练目标: NNLM 的训练目标是最大化给定训练数据中序列的联合概率。具体而言,NNLM 试图最大化给定前文单词的条件下,下一个单词出现的概率。这可以通过最小化负对数似然(negative log-likelihood)来实现。

  4. 上下文窗口: 为了捕捉上下文信息,NNLM 通常采用一个上下文窗口(context window),它定义了在预测下一个单词时考虑的前几个单词。这样的设计有助于模型更好地理解输入序列的语言结构。

  5. 非线性激活函数: 在隐藏层中通常使用非线性激活函数,如 tanh 或者 sigmoid,以增加模型的表示能力。

NNLM 的优势:

  • 上下文信息: NNLM 能够捕捉长距离的上下文信息,因为它在训练时考虑了前文的多个单词。

  • 连续表示: 通过使用词嵌入,NNLM 可以将单词映射到连续的向量空间中,更好地处理词汇之间的语义关系。

  • 灵活性: NNLM 的结构可以根据任务的不同进行调整,使其适应多种语言建模任务。

应用示例:

  • 语言建模: NNLM 可以用于语言建模,即预测一个句子中下一个单词的可能性。

  • 自动文本生成: 基于学到的语言模型,NNLM 可以用于生成自然语言文本,如文章、故事等。

  • 信息检索: NNLM 的语言表示能力可以用于改进信息检索系统,提高检索结果的相关性。

  • 对话系统: 在对话系统中,NNLM 可以用于理解用户输入、生成系统回复。

  • 下面是一个最简单的NNLM模型代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class NNLM(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, context_size):
        super(NNLM, self).__init__()
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.linear1 = nn.Linear(context_size * embedding_dim, 128)
        self.linear2 = nn.Linear(128, vocab_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, inputs):
        embeds = self.embeddings(inputs).view((1, -1))
        out = self.activation(self.linear1(embeds))
        out = self.linear2(out)
        out = self.softmax(out)
        return out

# 示例数据
context = [2, 45, 12, 67, 32]  # 假设这是一个包含5个单词的上下文

# 创建模型
vocab_size = 10000  # 假设词汇表大小为10000
embedding_dim = 50
context_size = len(context)
model = NNLM(vocab_size, embedding_dim, context_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 转换为PyTorch张量
inputs = torch.tensor(context, dtype=torch.long)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    model.zero_grad()
    output = model(inputs)
    loss = criterion(output, torch.tensor([3]))  # 假设目标单词的索引是3
    loss.backward()
    optimizer.step()

将上述NNLM代码改成每个 epoch 中使用不同的上下文,在每个 epoch 中预测下一个单词而不是使用固定的目标索引

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import random

class NNLM(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, context_size):
        super(NNLM, self).__init__()
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.linear1 = nn.Linear(context_size * embedding_dim, 128)
        self.linear2 = nn.Linear(128, vocab_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, inputs):
        embeds = self.embeddings(inputs).view((1, -1))
        out = self.activation(self.linear1(embeds))
        out = self.linear2(out)
        out = self.softmax(out)
        return out

# 示例数据
vocab_size = 10000  # 假设词汇表大小为10000
embedding_dim = 50
context_size = 5  # 上下文大小为5
model = NNLM(vocab_size, embedding_dim, context_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 使用交叉熵损失函数,适用于分类任务
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    # 随机选择一个新的上下文
    context = [random.randint(0, vocab_size - 1) for _ in range(context_size)]

    # 转换为PyTorch张量
    inputs = torch.tensor(context, dtype=torch.long)

    model.zero_grad()
    output = model(inputs)
    
    # 随机选择一个下一个单词的索引作为目标
    target_index = random.randint(0, vocab_size - 1)
    
    # 构造目标张量
    target = torch.tensor([target_index], dtype=torch.long)
    
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

这里使用了 nn.CrossEntropyLoss() 作为损失函数,它适用于分类任务。目标标签是一个表示下一个单词的索引。在每个 epoch 中,通过 random.randint(0, vocab_size - 1) 随机选择一个新的目标索引,从而模拟训练过程中不同目标的情况。请注意,上述代码仅仅是演示如何将目标从固定的索引更改为随机选择的下一个单词索引。在实际应用中,你可能需要准备包含真实文本数据的数据集,并确保上下文和目标的构建与你的应用场景相匹配。此外,还需要更复杂的数据准备和处理步骤,以确保模型能够有效地学习语言表示文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-786060.html

到了这里,关于神经网络语言模型(Neural Network Language Model,NNLM)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)

    一、CNN与NN的区别 卷积神经网络与传统神经网络的区别: 二、CNN的整体架构 1.输入层;2.卷积层;3.池化层;4.全连接层 三、卷积层做了什么 首先将图形分割成一个个小区域,对于每一个区域特征不同;接下来选择一种特征计算的方法,为每一个区域计算特征值,得到特征图

    2024年02月04日
    浏览(71)
  • AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)

    在深度学习一节中,我们使用 Keras

    2024年02月04日
    浏览(50)
  • 深度学习4. 循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN

    目录 循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN 为什么需要 RNN ?独特价值是什么? RNN 的基本原理 RNN 的优化算法 RNN 到 LSTM – 长短期记忆网络 从 LSTM 到 GRU RNN 的应用和使用场景 总结 百度百科+维基百科 卷积神经网络和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应,也就是一

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • 【深度学习笔记】6_2 循环神经网络RNN(recurrent neural network)

    注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图 上一节介绍的 n n n 元语法中,时间步 t t t 的词 w t w_t w t ​ 基于前面所有词的条件概率只考虑了最近时间步的 n − 1 n-1 n − 1 个词。如果要考虑比 t − ( n − 1 ) t-(n-1) t −

    2024年03月12日
    浏览(65)
  • 【论文导读】-Vertically Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Node Classification纵向联邦图神经网络

    原文地址:https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf Graph Neural Network (GNN) has achieved remarkable progresses in various real-world tasks on graph data, consisting of node features and the adjacent information between different nodes. High-performance GNN models always depend on both rich features and complete edge information in graph. Howeve

    2024年01月23日
    浏览(42)
  • 神经网络语言模型(NNLM)

    解决 独热编码 无法解决词之间 相似性 问题 使用 神经网络语言模型 中出现的词向量 C w i C_{wi} C w i ​ 代替 C w i C_{wi} C w i ​ 就是单词对应的 Word Embedding 值 【词向量】 解决 独热编码 占用内存较大 的问题 Q矩阵 相关参数 Q矩阵 :从 one-hot编码 生成新的词向量 Q矩阵 是参数,

    2024年02月03日
    浏览(38)
  • 机器学习15:神经网络-Neural Networks

    神经网络是特征交叉的更复杂版本。本质上,神经网络会学习适当的特征组合。本文主要介绍神经网络的结构、隐藏层、激活函数等内容。 目录 1.神经网络:结构 2.隐藏层 3.激活函数 3.1 常用激活函数 3.2 小结 4.

    2024年02月12日
    浏览(35)
  • 神经网络:表述(Neural Networks: Representation)

    无论是线性回归还是逻辑回归,当特征太多时,计算的负荷会非常大。 案例: 假设我们有非常多的特征,例如大于 100 个变量,我们希望用这 100 个特征来构建一个非线性的多项式模型,结果将是数量非常惊人的特征组合,即便我们只采用两两特征的组合(𝑥1𝑥2 +𝑥1𝑥3

    2024年01月24日
    浏览(37)
  • 递归神经网络(Recursive Neural Networks)

    递归神经网络(Recursive Neural Networks)是一种特殊的神经网络,它们通过处理具有树形结构的数据来捕获数据的深层次关系,尤其是在自然语言处理和计算机视觉中的一些应用,如语法分析和场景理解。 1. 理解基本概念和背景 区别于循环神经网络 :首先,清楚递归神经网络(

    2024年04月13日
    浏览(34)
  • 神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

    案例:假设神经网络的训练样本有𝑚个,每个包含一组输入𝑥和一组输出信号𝑦,𝐿表示神经网络层数,𝑆𝐼表示每层的 neuron 个数(𝑆𝑙表示输出层神经元个数),𝑆𝐿代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类, 二类分

    2024年01月24日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包