【全面介绍语言模型的原理,实战和评估】

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🥂语言模型的原理

🥂语言模型基于统计和机器学习的原理,目标是计算一个句子或词序列出现的概率。这些概率反映了特定的语句在给定语言中出现的自然性或可能性。语言模型广泛用于自然语言处理(NLP)领域,如机器翻译、语音识别、拼写校正和文本生成等。

🥂大致可以将语言模型分为几类:

  1. 💫统计语言模型(Statistical Language Models, SLMs): 这些模型通常基于n-gram,马尔可夫假设,并利用连续几个词的历史来预测下一个词。

  2. 💫 神经网络语言模型(Neural Languag

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