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——“.....特别是在模拟许多离散随机变量的联合分布或者数据挖掘中离散分布的情况下。而等人建议通过学习词的分布式万方数据第二章神经网络语言模型表示来避免维数灾难，分布式表示允许每个句子形成关于语义相近句子的指数数量的模型。该模型可以同时学习每个词的分布式表示和词序列的分布式表示的概率函数。统计语言模型可以通过条件概率的形式表示出来，在给定先前所有词的条件下求下个词的概率，即ˆˆ其中是第个词，是个子序列，。这种方法已经应用到自然语言处理的许多领域，如语言翻译，信息检索等。在构建自然语言处理的统计模型时，通过利用词序列可以大大降低模型问题的困难，事实上词序列中暂时靠近的词在统计上更加依赖。因此元语法模型构建了个针对下个单词的条件表，在大量上下文中每下个单词相当于最后个词的联合。即ˆˆ在这里只考虑那些实际上在训练预料库中出现的连续的词的组合或者足够频繁出现的词......”。

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——“.....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。作者签名年月日万方数据学位论文使用授权声明学位论文使用授权声明本人完全了解山西大学有关保留使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关机关或机构送交论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印缩印或扫描等手段保存汇编学位论文......”。

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——“.....最后趋于稳定。总之，词的矩阵表示是神经语言模型的核心技术之。本文把词的矩阵作为特征替换传统的词，进行框架排歧实验，与仅有词以及词词性特征的若干模型对比中，词的分布式表示是有定作用的。关键词深度学习神经网络语言模型自然语言处理框架排歧万方数据万方数据，万理，有利于进步的研究。万方数据神经网络语言模型在自然语言处理中的应用万方数据第二章神经网络语言模型第二章神经网络语言模型词向量“词向量”这个词最早由年的文章中提出，将单个词用“词向量”的方式表示是将的算法引入领域的个核心技术，中的词向量是种低维实数向量，词向量使得些词的距离更近比如相关词或者相似词，这种距离通过欧式距离，夹角余弦来定义。“词向量”不仅可以避免维数灾难问题，而且由于相似词或者相关词的距离很小，应用词向量构造的模型本身具有平滑性。词向量是通过训练语言模型得到。从大量的无标签的语料库中进行无监督学习的想法有了语言模型......”。

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——“.....用这三层神经网络构造语言模型。可以同时学习每个词的词向量和词序列的分布式表示的概率函数，可以避免数据稀疏问题。随后年提出可变的层次分布语言模型，在保证效果的基础上，速度有了很大提升。年等人提出循环神经网络语言模型，循环神经网络利用上下文的所有信息来预测下个词，使用后向传播算法，可以达到很好的效果。年在神经网络语言模型的文章中提出词向量的计算方法句子的方法和窗口的方法，并且用得到的词向量训练自然语言处理中的各种任务，如语义角色标注，词性标注，命名实体识别，组块等。年提出的深层神经网络语言模型，相当于在前馈神经网络语言模型结构的基础上增加几层非线性的双曲正切函数。类似于可以表示较长的上下文。近年来神经网络语言模型不断深入和发展，为充分了解深度学习在自然语言处理中的应用，接下来分别介绍以上五种神经网络语言模型，并且比较它们的不同点。等人的神经概率语言模型学习语言中词序列的联合概率函数是统计语言模型的个目标......”。

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——“.....它是从词特征向量到输出层的可选的直接的连接，因此实际上有两个隐藏层，用于共享词特征的层和普通的双曲正切隐藏层。所以，神经网络计算以下函数，用个的输出层以确保正的概率和为。ˆ其中是对于每个输出词的非标准的概率，用由参数和构成的下面的公式来计算，其中可取为，是词特征层激活向量，它是来自矩阵的输入词特征的连接，即，为隐单元的数量，是和每个词相关的特征的数量，当从词特征到输出没有直接的连接是理想的时，矩阵设为。模型的自由参数是输出偏置，隐层的偏置为，隐藏层到输出层的权重为，词特征到输出层的权重为，隐藏层的权重为，词特征为，即，自由参数的数量为，主导因素是，注意在理论上，如果有个权重的衰减在权重和上，但是不在上，那么和可能收敛到而可能上升。实际上当训练随机梯度上升时没有观察到这样的行为......”。

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。——“.....模型的训练集是个词序列，，其中词汇是个大的并且有限集，目的是要学习个好的模型，即ˆ，。在这个意义上它给出了外样本的高的可能性。模型的唯限制条件是对于的任意选择，有，，其中。通过这些条件概率的乘积，得到个词序列的联合概率的模型。把ˆ，分解成两部分是个从到实向量的映射，它表示特征向量的分布与词汇表中的每个词对应。实际上，表示了个自由参数的的矩阵。词汇上的概率函数个函数映射上下文中词的特征向量的输入序列到词汇中下个词的条件概率分布。函数的输出是个向量，它的第个元素估计的概率如图函数是这两个映射和的组合，在上下文中所有词的是共享的，这两部分中的每个都和些参数相关。映射的参数是特征向量本身，函数通过个前向回馈神经网络或者递归神经网络构成。万方数据神经网络语言模型在自然语言处理中的应用图神经网络语言结构从上图来看......”。

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——“.....简单和普遍性只要存在些训练数据，该模型可以应用到任何领域。直到今天元语法模型依然是最先进的技术，不是因为没有更好的技术，而是因为更好的技术计算过于复杂，仅仅进行了边际分布的改善，对于给定应用的成功不是至关重要的。元语法模型的最大缺点在于随着上下文长度的增加，元语法的数量成指数形式的增加。阻止这些模型有效的捕获较长的上下文类型。如果有大量的训练数据可用，从训练数据得到的模式不能通过元语法进行有效地表示。因此产生了将神经网络应用到语言模型的思想，通过相似事件之间的共享参数来克服参数的指数增加，不再需要精确的历史的匹配。下面具体介绍几种不同的神经网络语言模型。神经语言模型年百度的徐伟提出用神经网络训练语言模型的想法，也就是神经网络语言模型，它用神经网络估计词序列为自然语言的概率。训练语言模型的经典之作应属等人发表的神经概率语言模型的论文，该模型有三层神经网络，输入层，隐藏层......”。

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——“.....语言模型的般描述就是给定个词序列，词序列，，求该词序列是自然语言的概率，，其中，表示词序列的第个词，在元语法模型中用表示，。下面具体介绍元语法模型。元语法模型在自然语言处理中语言模型有很重要的地位，它在语音识别，词性标注，机器翻译等领域有广泛应用。下面是它的形式化表示。假设有个词，个词构成的词序列记为，词序列的概率为上下文中词的极大似然概率计算公式为其中是在训练数据中词序列出现的次数，上下文可以由几个词组成，对于通常的三元模型，，当时，它没有考虑历史，该模型称为元模型。由于元语法模型比较简单，目前最常使用的语言模型基于元语法模型，但是该模型由于数据缺乏需要采用些平滑算法。影响元语法模型的最重要的因素是顺序和平滑技术的选择，常用的平滑技术有加法平滑算法，平滑方法，平滑方法，平滑方法等。对于基于词的语言模型，修正的平滑方法在平滑技术中有较好的结果......”。

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——“.....保密的学位论文在解密后遵守此协议。作者签名导师签名年月日万方数据目录中文摘要第章引言研究背景及意义国内外研究动态本文的主要内容论文结构第二章神经网络语言模型词向量元语法模型神经语言模型等人的神经概率语言模型和提出的神经网络语言模型和提出的可变的层次分布语言模型提出循环神经网络语言模型等人的深层神经网络语言模型比较几种神经网络语言模型神经网络语言模型在自然语言处理中的应用本章小结第三章实验框架排歧概述生成矩阵词向量实验结果词向量的分析本章总结第四章总结与展望总结讨论展望万方数据参考文献致谢个人简况承诺书学位论文使用授权声明万方数据万方数据万方数据中文摘要目前国内外对神经网络语言模型在自然语言处理中应用的研究越来越广泛。神经网络语言模型是将深度学习的思想用于语言模型而构建的。本文介绍了五种神经网络语言模型，分别为等，和等提出的神经概率语言模型提出的可变的层次分布语言模型，以及提出的深层神经网络语言模型......”。