常用的NLP語言模型有以下幾種：
統(tǒng)計語言模型（Statistical Language Model）：常用的統(tǒng)計語言模型包括N-gram模型和最大熵模型。N-gram模型是基于馬爾可夫假設(shè)，通過統(tǒng)計每個單詞的出現(xiàn)頻率來計算句子的概率。最大熵模型是基于最大熵原理，通過最大化信息熵來推斷句子的概率。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型（Neural Network Language Model）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)句子的概率分布。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型（RNNLM）和變換器模型（Transformer）等。
預(yù)訓(xùn)練語言模型（Pretrained Language Model）：預(yù)訓(xùn)練語言模型是通過在大規(guī)模文本語料上進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)得到的模型。常見的預(yù)訓(xùn)練語言模型包括word2vec、GloVe和BERT等。
序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）：序列到序列模型是一種用于機(jī)器翻譯、對話生成等任務(wù)的模型，可以將一個序列轉(zhuǎn)換為另一個序列。常見的序列到序列模型包括基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器-解碼器模型（RNN Encoder-Decoder）和變換器模型等。
這些語言模型在NLP任務(wù)中都有廣泛應(yīng)用，用于詞性標(biāo)注、命名實體識別、機(jī)器翻譯、文本生成等任務(wù)。具體選擇哪種語言模型取決于任務(wù)的需求和數(shù)據(jù)的特點。
億速云公眾號
手機(jī)網(wǎng)站二維碼
