递归神经网络（RNN）在处理序列数据方面表现出色，而语言模型是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务。以下是关于 RNN 语言模型的一些基础教程。
1. 什么是 RNN 语言模型？
RNN 语言模型是一种基于递归神经网络的语言模型，它能够捕捉到语言中的序列依赖性。通过学习大量的文本数据，RNN 语言模型可以预测下一个单词或字符的概率。
2. RNN 语言模型的工作原理
- 输入序列：将文本序列转换为向量表示。
- RNN 结构：使用 RNN 架构来处理序列数据。
- 输出层：使用softmax函数预测下一个单词或字符的概率。
3. RNN 语言模型的优势
- 序列依赖性：能够捕捉到语言中的序列依赖性。
- 动态特性：能够处理不同长度的序列。
- 灵活性：可以应用于各种语言任务。
4. 相关资源
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