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本文将从LSTM循环神经网络入手，逐步介绍如何使用TensorFlow框架进行NLP入门，并从简单的NNLM模型逐步深入探讨。NNLM神经网络语言模型在理解Word2Vec等模型方面具有重要作用，尤其在后续应用CNN和LSTM进行文本分析时提供了有力支持。

语言建模概述与LSTM实践

1. 前言

本节以LSTM循环神经网络为例，介绍如何基于TensorFlow框架构建神经网络语言模型。通过实际代码演示，逐步实现从数据预处理到模型训练的完整流程。

2. 预处理

语言模型的训练需要大量文本数据，这些数据通常采用无监督学习方式训练。在实际应用中，可以选择公共数据集或自行收集生语料。公共数据集经过预处理后可以直接使用，而生语料则需要经过清洗、分词等步骤。

预处理步骤

3. 词典构建

词典是语言模型的核心，需要从训练数据中收集词频最高的分词，并分配唯一的索引。常见的处理步骤包括：

4. 批数据生成

为了利用GPU加速，语言模型训练采用批处理方式。具体步骤包括：

5. 语言模型构建

模型主要由 embedding 层、LSTM层和输出层组成。

• 占位变量：定义输入和目标索引的占位符。
• 词向量映射：通过 embedding 层将词索引映射为向量。
• LSTM结构：使用多层LSTM处理时序信息，结合Dropout防止过拟合。
• 输出层：全连接层映射隐层状态到词向量空间，输出非归一化条件概率。
• Softmax归一化：将输出进行归一化，得到最终条件概率。

6. 模型训练

采用随机梯度下降（SGD）优化算法，训练语言模型。模型性能通过困惑度（Perplexity）评估，困惑度越小表示模型预测越好。

7. 模型预测

语言模型的预测分为两种模式：

第二部分 NNLM（Neural Network Language Model）神经网络语言模型

1. 前言

NNLM通过分布式词表示解决了N-gram模型的数据稀疏问题，同时具有更强的模式识别能力。其结构包括前向神经网络、循环神经网络（RNN）及其改进版LSTM和GRU。

2. 语言模型

语言模型的目标是评估词序列的概率，最大似然评估准则为基础。模型输出的目标序列与输入序列类似，通过链式法则计算条件概率。

3. 前向神经网络语言模型

前向神经网络语言模型采用全连接结构，主要局限是难以捕捉长距离依赖关系。其输入为前一个词的向量，输出为当前词的条件概率。

4. NNLM训练代码

以下是NNLM的训练代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.reset_default_graph()
sentences = ["i like dog", "i love coffee", "i hate milk"]
word_list = " ".join(sentences).split()
word_list = list(set(word_list))
word_dict = {w: i for i, w in enumerate(word_list)}
number_dict = {i: w for i, w in enumerate(word_list)}
n_class = len(word_dict)
n_step = 2  # input sequence length
n_hidden = 2  # number of hidden units
def make_batch(sentences):
    input_batch = []
    target_batch = []
    for sen in sentences:
        word = sen.split()
        input = [word_dict[n] for n in word[:-1]]
        target = word_dict[word[-1]]
        input_batch.append(np.eye(n_class)[input])
        target_batch.append(np.eye(n_class)[target])
    return input_batch, target_batch
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_step, n_class])
Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_class])
input = tf.reshape(X, shape=[-1, n_step * n_class])
H = tf.Variable(tf.random_normal([n_step * n_class, n_hidden]))
d = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden]))
U = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_class]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([n_class]))
tanh = tf.nn.tanh(d + tf.matmul(input, H))
model = tf.matmul(tanh, U) + b
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=model, labels=Y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cost)
prediction = tf.argmax(model, 1)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
input_batch, target_batch = make_batch(sentences)
for epoch in range(5000):
    _, loss = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: input_batch, Y: target_batch})
    if (epoch + 1) % 1000 == 0:
        print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'cost =', '{:.6f}'.format(loss))
predict = sess.run([prediction], feed_dict={X: input_batch})
test_input = [sen.split()[:2] for sen in sentences]
print([sen.split()[:2] for sen in sentences], '>', [number_dict[n] for n in predict[0]])

以上代码实现了一个简单的NNLM模型，能够在给定训练数据上进行词序列预测。

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