1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....很多基于最大熵模型等的汉语组块分析系统便是直接采用表示来形式化词的特征，这种表示虽然简单，但是形成的特征矩阵维度非常高，容易导致特征稀疏。为了弥补这缺点，后两种表示策略将词表示成个低维的实值向量。区别在于，基于潜在语义信息的分布式的表示主要是借鉴些矩阵分解技术，而基于神经语言模型的分布式表示则是直接将词表示向量看作是神经网络中的个隐层。本文主要关注基于神经网络的词表示方法及表示学习。深入探究了提出的神经语言模型具体在汉语词的表示学习中的实现过程。在山西大学万汉语分词语料上学习得到了汉语词的和字的分布式表示矩阵，并进行了理论和表示向量数值特征上的分析。结果表明，矩阵中实值表示的数值范围随着表示学习算法迭代次数的增加而增加，这与得到的英文词表示学习中的现象是致的。本文从理论上初步分析了这现象的原因，并给出了表示矩阵无界的个充分条件。本文研究了词的义项与向量表示之间的关系......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....基本映射函数和路径值函数。其中，上下文选择函数决定了使用图中的哪条路径来构建目标词的表示。例如，可以只选择长度为的路径，或是路径长度大于等于的路径值函数给路径分配个权值，这样便于加入语言学知识来构建语义空间。例如，可以分配较大的权值给包含主语和宾语的路径基本映射函数独立于路径定义，用来建立语义空间的维度，将路径映射到基本元素。语义空间的构建算法如下图图语义空间构建算法分布式词表示策略在传统自然语言处理任务中，般采用设置词特征的方式，词特征可以经过选择来优化，得到适合该任务的特征模板。但是这种方法费时费力，而且没有统公认的标准，当前词特征表示已经逐步倾向于通过无监督学习的方法在大规模无标签的语料上得到。提出在统计语言建模中使用人工神经网络，文章中使用有固定大小的上下文环境的前馈神经网络。这种方法很成功，并且的进步研究表明单个模型比基于其它技术的些其它模型的混合模型性能还要好，包括基于类的模型。之后......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....之后如图输入传统神经网络的线性层和非线性层其中是线性变换中的权矩阵，是偏移量，是非线性函数，可以取函数或双曲正切函数。最后计算下词出现的得分，是神经网络的唯输出矩阵如何产生呢将输入到神经语言模型中，训练准则是训练语料中像这样的元语法的分数至少在些边界上要高于，这里是负例，即将从词典中随机均匀选取替换掉中的，最小化损失函数万方数据山西大学届硕士学位论文汉语词的分布式表示学习研究作者姓名侯潇琪指导教师李济洪教授学科专业概率论与数理统计研究方向统计自然语言处理培养单位数学科学学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据，万方数据承诺书承诺书本人郑重声明所呈交的学位论文，是在导师指导下独立完成的，学位论文的知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关的内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用的文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的成果......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....关键词词表示神经语言模型分布式词表示汉语基本块分析万方数据处理新文本时需要重新训练模型。等人在基础上提出了模型，其创新在于引入概率模型来解决问题。模型的主要是将词和文本等同对待，构造个低维的语义空间，每个词和每个文本都被映射成这个空间的个点。这样解决了维数过高的问题，也可以把词与词之间的关系体现出来，语义上接近的词在语义空间的几何关系上也越接近。的图模型如图。图的图模型其中，代表文本，代表主题，是隐含变量，代表单词，是文本集中文本的数量，为单个文本的长度。万方数据第二章词表示策略模型中的两组参数，分别表示主题下的单词分布以及文本下的主题分布。要确定这两组参数需要参数估计。下图是生成篇文本的过程选择个文本编号对文本中的每个单词重复以下过程选择个隐含主题生成个单词图的文本生成过程这种文本生成过程可用如下联合概率公式表示，其中，模型中的参数用算法作参数估计得到......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....你，我，给，饿，每个词被映射到维的向量空间，例如是，的均匀分布的随机初始化万方数据第二章词表示策略那么，对于“我”这个词，，即。这样，模型的第层将词典中个词的输入窗口通过词的查询表转换为个向量的序列。例如，“我饿了”这句话得到个向量序列得到词的特征向量后，将其“链接”，即得到神经网络的输入向量，，即“我饿了”这个序列输入神经网络时为。这里，词的分布式表示其实是被随机初始化的，在应用时如果需要个可用的词的分布式表示形式，还需要通过神经语言模型不断优化得到。学习这种词的分布式实值向量，首先是将所有词的词表进行初始化，通过索引将当前关注的窗口中的词分离出来，合并得到个词矩阵，称为矩阵，通过神经语言模型来学习此矩阵。神经语言模型，用来预测给定前几个词出现后的下个词，模型结构首先通过索引从总词表中得到当前窗口的初始矩阵......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....对的概率。其实，及的词表示策略的本质可以归结为保留主要矛盾，将传统分布式的词表示中词向量降维，这样缓解了文本数据高维和数据过于稀疏的问题。模型在年提出模型，从统计意义上说，是将主题表示为个词频分布，文章段落和句子可以由个概率模型生成。主题模型是对自然语言的种建模，是种生成型的语言模型。模型可以用无监督学习方法识别大规模文本及语料库中潜在的主题信息。在信息检索领域中很有实用。模型生成文本过程对每篇文本，从主题分布中抽取个主题从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取个单词重复上述过程直至遍历文档中的每个单词。提出种改进的语料库中的每篇文本对应个主题的个多项分布。每个主题又对应词汇表中个单词的个多项分布ϕ。和ϕ是分别对应超参数和的先验分布。篇文本中的词是先从多项分布中万方数据汉语词的分布式表示学习研究抽取个主题，然后从主题的多项分布ϕ中抽取单词。将这个过程重复次，就产生了文本，就是文本的词数......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....另外是个“主题词”分布ϕ。通过学习这两个参数，可以知道文本潜在的主题，以及每篇文本隐藏的主题比例等。可以通过变分算法推断，还可以是常用的抽样法。基于依存关系的语义空间模型等人深入研究了基于依存关系的语义空间模型，给出个具有高度概括性的定义。合并大量先前被研究的句法关系，而且涵盖已有的基于句法和基于词的模型。为了辅助理解，给出个实例。图中给出句子的依存关系的分析。图左侧句子最顶端是中心动词，有主语宾语及助动词来修饰，主语和宾语同时也有修饰词。如图右侧将左侧每条边用三元组表示依存词依存标签和中心词。像图中将这些依存关系合并在起形成上下文，那么语义空间就被建立起来。图句子的依存关系的分析语义空间模型的定义个语义空间模型是个多元组万方数据第二章词表示策略，。是基本元素的集合，是目标词的集合，矩阵，对于矩阵元素，是相似性度量，是词汇联系函数......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....现在常用的语言模型很多都是基于神经网络来构造。分布式词表示是种使用无监督的方法得到的稠密的实值的低维的词向量，万方数据汉语词的分布式表示学习研究般在训练些语言模型时附带优化产生。神经语言模型，建立种神经语言模型，给定前个词来预测下词，即给定语境来预测。图神经语言模型结构模型结构是在神经网络之前加入个词的查询操作，利用词典将词的标准表示，即词的表示，映射为词的种分布式表示，即将每个词映射到个稠密的，低维的，实值的向量，每维表示词的个潜在特征。如图为模型结构图例首先，要得到分布式词表示的输入数据形式，其具体理论操作如下为了简化，我们考虑个固定大小的有限词典，将词典中的每个词通过个查询表操作映射到个维的向量空间，是要学习的参数矩阵，，是的第列，为第个词的表示，即词典中第个词的维向量表示中第维为，其余为，为超参数，使用定范围的均匀分布来随机初始化维所有的词嵌入维度。例如......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....将它们的实值向量表示绘制成不同指标的直方图。通过分析，本文初步认为义项越多的词，对应的直方图的“峰”可能越多。并且，在汉语和英文中均表现出类似的现象。为了体现基于潜在语义的分布式的词表示与基于神经语言模型的分布式词表示的区别。本文分别在两种表示上进行词的聚类实验。我们给出几个典型汉语词的前近邻词，聚类结果表明，基于神经语言模万方数据汉语词的分布式表示学习研究型的分布式词表示的词聚类效果要明显优于基于潜在语义的分布式的表示。本文在汉语基本块边界识别任务上对比分析了词的表示以及基于神经语言模型的分布式词表示对模型性能的影响。在，窗口使用词特征的基本块边界识别模型中，边界识别的值为而上述模型中词特征替换为分布式词特征后，边界识别的值提高到将表示矩阵进行尺度变换后，边界识别的值提高到。在使用词特征，词性特征的模型中，使用词的特征与分布式表示特征，边界识别的值分别达到和。这表明......”。