A Neural Probabilistic Language Model ------閱讀筆記
傳統的統計語言模型有一些缺點： 1.由於維度災難(特別是離散變量)，在高維下，數據的稀缺性導致統計語言模型存在很多爲0的條件概率，傳統的統計語言模型也花費大量的精力來處理這個，包括平滑，插值，回退等方法 2.語言模型的參數個數隨着階數呈指數增長，所以一般這個模型的階數不會很高，這樣n-gram無法建立長遠的關係 3.n-gram無法建模出多個相似詞的關係，比如在訓練集中有： the cat is
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