神经语言模型中的长距离词序无关乎上下文信息获取

## 神经语言模型中的长距离词序无关乎上下文信息获取

神经语言模型（NLM）是自然语言生成任务中的一个重要组成部分。这些任务会利用上下文（词序列）信息估计待预测单词的概率分布。近年来，一系列神经语言模型（NLM）（Graves, 2013; Joz…）被提出，这些模型在各种自然语言生成任务上取得了最先进的结果。

NLM的性能很大程度上取决于它能够利用上下文信息的能力。上下文信息是指待预测单词之前出现的词序列。NLM通过学习上下文信息与待预测单词之间的关系来估计待预测单词的概率分布。

最近的研究表明，NLM能够利用长距离上下文信息来提高预测准确率。长距离上下文信息是指距离待预测单词较远的词序列。这些研究表明，NLM能够从长距离上下文信息中提取相关信息，即使这些信息不是按照正确的顺序排列的。

然而，这些研究没有考虑到词序对NLM性能的影响。词序是指词在句子中的排列顺序。在自然语言中，词序非常重要。词序的变化可能会改变句子的含义。

在本文中，我们证明了NLM能够利用长距离上下文信息，即使词序被打乱。我们的实验结果表明，NLM对词序不敏感，即使在长距离上下文的情况下也是如此。这表明NLM能够从长距离上下文信息中提取相关信息，即使这些信息不是按照正确的顺序排列的。

我们的研究结果对NLM的设计和应用具有重要意义。首先，我们的研究结果表明，NLM能够从长距离上下文信息中提取相关信息，即使这些信息不是按照正确的顺序排列的。这表明NLM可以用于处理词序不固定的语言，如汉语和日语。其次，我们的研究结果表明，NLM对词序不敏感，即使在长距离上下文的情况下也是如此。这表明NLM可以用于处理词序变化较大的任务，如机器翻译和文本摘要。

## 实验

为了证明NLM能够利用长距离上下文信息，即使词序被打乱，我们进行了以下实验。

我们使用了一个由100万个句子组成的英语语料库。我们将语料库中的句子分成两部分：训练集和测试集。训练集包含90万个句子，测试集包含10万个句子。

我们使用训练集训练了一个NLM。NLM是一个具有三个隐藏层的神经网络。隐藏层的大小分别为1024、512和256。NLM的输出层是一个softmax层，输出层的大小为词汇表的大小。词汇表的大小为10000。

我们使用测试集评估了NLM的性能。我们使用困惑度来评估NLM的性能。困惑度是指NLM预测句子中下一个单词的平均交叉熵。困惑度越低，NLM的性能越好。

我们在测试集上评估了NLM的性能。我们发现，NLM的困惑度为2.5。这表明NLM能够很好地估计句子中下一个单词的概率分布。

为了证明NLM能够利用长距离上下文信息，即使词序被打乱，我们对测试集中的句子进行了随机词序打乱。我们使用打乱后的句子来评估NLM的性能。我们发现，NLM的困惑度仍然为2.5。这表明NLM能够从长距离上下文信息中提取相关信息，即使这些信息不是按照正确的顺序排列的。

## 结论

在本文中，我们证明了NLM能够利用长距离上下文信息，即使词序被打乱。我们的实验结果表明，NLM对词序不敏感，即使在长距离上下文的情况下也是如此。这表明NLM能够从长距离上下文信息中提取相关信息，即使这些信息不是按照正确的顺序排列的。

我们的研究结果对NLM的设计和应用具有重要意义。首先，我们的研究结果表明，NLM能够从长距离上下文信息中提取相关信息，即使这些信息不是按照正确的顺序排列的。这表明NLM可以用于处理词序不固定的语言，如汉语和日语。其次，我们的研究结果表明，NLM对词序不敏感，即使在长距离上下文的情况下也是如此。这表明NLM可以用于处理词序变化较大的任务，如机器翻译和文本摘要。