深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道 RNNLM 和传统语言模型有啥不一样吗？
 
传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种 n-gram 语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。
 
但 RNNLM 可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。
 
传统语言模型一般是用统计方法，就像在数数，算这个词出现多少次，那个词出现的概率是多少。这种办法有点笨笨的，对那些复杂的语言现象和长距离的依赖关系就搞不定啦。
 
RNNLM 呢，是用神经网络，就像个聪明的小精灵，能自己从大量的文本里学会语言的特点和模式。它能发现词和词之间的奇妙关系，还能知道同一个词在不同语境下的不同意思。
 
传统语言模型要是遇到新的语言现象或者不同领域的文本，就有点傻眼了，得重新调整或者重新训练，就像个不太会变通的小孩。
 
RNNLM 可厉害啦，它适应能力超强，有很好的泛化能力。就像个机灵的探险家，不管遇到啥样的文本，都能从中学到通用的语言模式，然后在各种任务里大显身手。
 
传统语言模型处理序列数据的时候，还得把文本切成一块一块的，这样就把文本的连续性和上下文关系给破坏了。
 
RNNLM 可是专门为处理序列数据而生的哦。它能一个词一个词地处理文本序列，还能一直记得前面的情况，就像在讲一个长长的故事，不会把情节给弄乱。怎么样，RNNLM 是不是很厉害呀！