神经网络语言模型

神经网络语言模型是一种基于深度学习算法的模型，用于预测给定上下文中下一个词的出现概率。它由多个神经元层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。在训练过程中，模型会通过反向传播算法不断调整权重和偏置，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。这种模型可以应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和问答系统等。它具有高效、准确和可扩展性等优点，已经成为当前自然语言处理领域的研究热点之一。