深度学习02
文本预处理、语言模型、循环神经网络
文中图片皆来自伯禹学习的网课
文本预处理
文本预处理过程包括：
读入文本
分词（token)
建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）
将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型
常用的工具包有spacy,NLTK
语言模型
一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为T的词的序列w1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT).n阶马尔科夫链认为第（n+1）位置的字符只与前n个字符相关，也叫（n-1）元语法
时序数据采样包括随机采样和相邻采样。
随机采样：每次从数据里随机采样一个小批量。其中批量大小batch_size是每个小批量的样数，num_steps是每个样本所包含的时间步数。 在随机采样中，每个样本是原始序列上任意截取的一段序列，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。
在相邻采样中，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置相毗邻。下图来自“小罗同学”评论，方便帮助理解，更详细的可以看代码部分。