NNLM模型如何嵌入上下文

NNLM模型在嵌入上下文时，使用n-gram语言模型，将n-gram中的每个单词表示成一个向量，这些向量在模型中被称为嵌入（embedding）。具体来说，NNLM模型嵌入上下文的步骤如下：

1. 对每个单词进行one-hot编码，将其转换为一个稀疏向量，其中只有一个元素为1，其余元素均为0。例如，对于一个包含10个单词的词汇表，单词"apple"的one-hot向量表示为[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]。

2. 对词汇表中的每个单词，使用一个小型的神经网络（称为投影层），将其one-hot向量映射到一个低维的稠密向量（称为嵌入向量）。嵌入向量的维度通常在几十到几百之间，比one-hot向量要小得多。投影层通常由一个线性变换和一个非线性变换（如tanh函数）组成。

3. 对于一个包含n个单词的上下文，将其各个单词的嵌入向量相加，得到上下文的嵌入表示。具体来说，设上下文为C={w1, w2, ..., wn}，其中wi表示第i个单词的嵌入向量，则上下文的嵌入表示为：

h = v1 + v2 + ... + vn

其中，+表示向量相加的运算。

4. 最后，将上下文的嵌入表示h作为输入，使用一个softmax分类器预测下一个单词。softmax分类器通常由一个线性变换和一个softmax函数组成，将上下文的嵌入向量映射到一个概率分布，表示下一个单词出现的概率。

这就是NNLM模型嵌入上下文的过程，通过将上下文中的每个单词嵌入成一个低维的稠密向量，并将它们相加得到上下文的嵌入表示，从而更好地预测下一个单词。