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(*表示值得重点关注)

1、[CL] *Language ID in the Wild: Unexpected Challenges on the Path to a Thousand-Language Web Text Corpus

1，n-gram模型：基于n元语法的统计语言模型；

优点：易于实现，速度快，效果稳定；

缺点：无法捕捉长距离的依赖关系，需要大量训练数据，容易产生数据稀疏和过拟合问题。

2，RNN语言模型：基于循环网络的神经网络语言模型；

由输入层，隐藏层（不仅取决于当前输入，还取决于上一时间状态），输出层组成；

之前我们有聊到语言模型。其中之一就是n-gram模型。他是一种基于统计的模型算法。

今天我们就来详细了解它。