NNLM 通过学习文本序列中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而能够生成自然语言文本或进行其他与语言相关的任务。嵌入层用于将输入的单词转换为连续向量表示，隐藏层用于学习输入序列的语言结构，而输出层则输出下一个单词的概率分布。具体而言，NNLM 试图最大化给定前文单词的条件下，下一个单词出现的概率。NNLM 的输入是一个固定长度的前文单词序列，用于预测下一个单词。每个单词通常由其词

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