A Neural Probabilistic Language Model ------阅读笔记
传统的统计语言模型有一些缺点： 1.由于维度灾难(特别是离散变量)，在高维下，数据的稀缺性导致统计语言模型存在很多为0的条件概率，传统的统计语言模型也花费大量的精力来处理这个，包括平滑，插值，回退等方法 2.语言模型的参数个数随着阶数呈指数增长，所以一般这个模型的阶数不会很高，这样n-gram无法建立长远的关系 3.n-gram无法建模出多个相似词的关系，比如在训练集中有： the cat is
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