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神经网络语言模型（NNLM）是一种人工智能模型，其功能是学习并预测词序列中下一个词的概率分布。它在自然语言处理（NLP）领域中扮演着重要角色，尤其在机器翻译、语音识别和文本生成等众多领域都有广泛应用。
Paper - A Neural Probabilistic Language Model(2003)[1]
NNLM的原理是首先学习词的分布式表示，也就是我们所说的词嵌入，这一过程能够捕捉到词与词之间的语义相似性。接着，将词嵌入输入到神经网络模型中，如前馈神经网络或循环神经网络（RNN），模型会依据前文提供的上下文来预测序列中的下一个词。
例如，对于句子“猫在坐在”，NNLM可能会根据上下文预测下一个词为“地板”，因为这个词在给定上下文中出现的概率较高。
假设我们有一个庞大的文本语料库，比如一系列新闻文章。我们可以使用NNLM对这些数据进行训练，以便学习单词及其上下文之间的关系。训练完成后，模型可以生成与上下文相关的连贯句子。
例如，如果我们提供初始短语“人工智能是”，NNLM可能会生成以下句子：“人工智能正在改变行业，重塑未来的工作。”
总的来说，神经网络语言模型（NNLM）是自然语言处理中的一个强大工具，它利用神经网络架构来预测文本序列中的下一个词。从机器翻译到文本生成，NNLM在推动人工智能理解和生成人类语言方面发挥着重要作用。
[1] paper: jmlr.org/papers/volume3...
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回答时间：15小时前
