基于张量空间及张量网络的语言模型

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.1.1 语言模型的发展与问题

1.1.2 张量在语言建模上的应用

1.2 研究内容

1.3 论文结构

第2章 研究综述及基础知识

2.1 张量

2.1.1 张量

2.1.2 纤维，切片和矩阵化

2.1.3 范数，内积和张量积

2.1.4 张量的秩和CP张量分解

2.2 语言模型

2.2.1 统计语言模型

2.2.2 神经语言模型

2.2.3 循环神经网络语言模型

第3章 基于张量空间的语言模型

3.1 张量空间语言模型

3.1.1 词和句子的表示方法

3.1.2 句子的概率估计方法

3.2 张量空间语言模型的一个特例——N-Gram语言模型

3.3 张量空间中的递归语言建模过程

3.3.1 张量网络

3.3.2 递归张量分解

3.3.3 条件概率的递归计算过程

第4章 实验与分析

4.1 实验数据集

4.1.1 PTB

4.1.2 WikiText-2和WikiText-103

4.2 评价指标

4.3 对比模型和实验设置

4.4 实验结果

4.4.1 PTB数据集实验结果对比

4.4.2 WikiText-2和WikiText-103数据集实验结果对比

4.5 实验分析及讨论

第5章 总结和展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢