rnnlm

RNNLM（Recurrent Neural Network Language Model）是一种基于循环神经网络的语言模型，它能够捕捉句子中词与词之间的依赖关系。与传统的n-gram模型不同，RNNLM可以处理任意长度的句子，并且具有更好的泛化能力。RNNLM的训练过程包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，RNNLM使用大规模的无标签文本数据进行训练，学习到语言的潜在分布；在微调阶段，RNNLM使用有标签的数据进行训练，使得模型能够更好地适应特定任务。RNNLM在机器翻译、语音识别等领域取得了显著的成果。