lstm language model | BriefGPT

关键词lstm language model

搜索结果 - 6

像双语婴儿一样：视觉引导双语语言模型的优势
通过使用 MS-COCO-ES 数据集中的英语和西班牙语的图像和字幕来训练 LSTM 语言模型，研究发现视觉基础能够提高语义相似性的理解能力，特别是在跨语言时，但是在抽象词汇方面没有显著优势。研究还指出，为了进一步提高视觉基础的语言模型的实
PDF2 years ago
ACL使用知识蒸馏的可扩展语法感知语言模型
利用知识蒸馏技术将小型语法语言模型的知识传递到 LSTM 语言模型，从而使 LSTM 对更大的训练数据开发出更具结构感知性的表示方式。在针对语法的评估中，我们发现，尽管顺序 LSTM 比以前的报告要好得多，但我们提出的技术显著改善了这个基准
PDF5 years ago
ACL将单词置于上下文中：LSTM 语言模型和词汇歧义
本研究使用神经网络模型处理语言，探讨了 LSTM 语言模型如何处理英语中的词汇歧义，通过探究其隐藏的表示方式发现大量的词汇信息与上下文信息被表述，但上下文信息有待提高。
PDF5 years ago
结构化监督改善非本地语法依赖关系的学习
本研究探究了基于分层结构预训练的神经语言模型与 LSTM 模型在学习语音上的差异，并发现基于分层结构的猝死神经网络语法模型具有明显优势。
PDF5 years ago
使用噪声通道模型和深度神经语言模型进行语言不流畅性检测
本论文提出了一种自发言语转录中的 “LSTM 噪声信道模型” 来检测非流畅性，其中使用了 NCM 生成 n 最佳分析，并使用 LSTM 语言模型，及其他功能，用于鉴别最合理的分析，证明使用 LSTM 语言模型在噪声通道识别的重排过程中提高了
PDF6 years ago
基于联合 CTC-Attention 的端到端语音识别的进展，带有深度 CNN 编码器和 RNN-LM
本研究提出了一个最先进的端到端自动语音识别模型，通过使用联合 CTC 和基于注意力机制的编码解码器网络来学习听和写字，其中编码器是基于 VGG 网络的深度 CNN，CTC 网络和注意力解码器共同训练，通过在波束搜索过程中，将 CTC 预测、
PDF7 years ago