The goal of language modeling techniques is to capture the statistical and
structural properties of natural languages from training corpora. This task
typically involves the learning of short range dependencies,
在这项研究中,我们提出了一种新的方法将语料库级别的语篇信息纳入语言模型中,称之为 “大背景语言模型”。我们采用基于长短时记忆单元 (LSTM) 的晚期融合方法,通过对 IMDB、BBC 和 Penn Tree Bank 三个语料库的评估,证明了所提出的模型显著改善了困惑度。通过分析训练的大背景语言模型,我们发现增加上下文句子数量最能使内容单词 (包括名词、形容词和动词) 受益。这表明大背景语言模型通过更好、更简单地捕捉文档的主题,改进了非条件语言模型。