1,n-gram模型:基于n元语法的统计语言模型;
优点:易于实现,速度快,效果稳定;
缺点:无法捕捉长距离的依赖关系,需要大量训练数据,容易产生数据稀疏和过拟合问题。
2,RNN语言模型:基于循环网络的神经网络语言模型;
由输入层,隐藏层(不仅取决于当前输入,还取决于上一时间状态),输出层组成;
2025年03月26日
1,n-gram模型:基于n元语法的统计语言模型;
优点:易于实现,速度快,效果稳定;
缺点:无法捕捉长距离的依赖关系,需要大量训练数据,容易产生数据稀疏和过拟合问题。
2,RNN语言模型:基于循环网络的神经网络语言模型;
由输入层,隐藏层(不仅取决于当前输入,还取决于上一时间状态),输出层组成;