本文档介绍了NNLM（神经语言模型）的白皮书，详细阐述了NNLM的设计原理、技术细节和应用场景。
设计原理
NNLM基于深度学习技术，通过神经网络对自然语言进行建模。它能够自动学习语言中的规律和特征，从而实现自然语言处理的各种任务。
技术细节
NNLM采用以下关键技术：
- 词嵌入：将词语映射到高维空间，保留词语的语义信息。
- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据，捕捉语言中的时序信息。
- 注意力机制：关注序列中的重要信息，提高模型的表达能力。
应用场景
NNLM在以下场景中具有广泛的应用：
- 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
- 文本摘要：自动生成文本的摘要。
- 情感分析：分析文本的情感倾向。
- 问答系统：回答用户提出的问题。
扩展阅读
更多关于NNLM的详细信息，请参考以下链接：
NNLM架构图