[发明专利]一种基于循环神经网络的蒙古语语言模型

权利要求书

1.一种基于循环神经网络的蒙古语语言模型，其特征在于：

模型结构包括输入层、隐含层和输出层，输入层是x(t)，隐含层是s(t)，输出层是y(t)，在t时刻，输入向量x(t)包括三部分，分别是w(t)，s(t-1)和f(t)，其中w(t)代表t时刻输入的词的one-hot词向量表示；s(t-1)为t-1时刻隐含层的输出；f(t)为t时刻Skip-Gram训练出的上下文词向量，维度远小于|V|；隐含层为s(t)；输出向量用y(t)表示，包括两部分，一部分是类别层神经元，另一部分是蒙古语词神经元，c(t)为对词汇表进行的词向量的聚类的类别层，输出向量y(t)即表示下一个词w(t+1)的概率，网络中，U、W、F为输入层与隐含层之间的权值矩阵，C为隐含层与类别层的权值矩阵，在输出层计算的时候先算词类的概率分布，再从所需的词类中计算特定词的概率，计算输出层的结果需要用到类别的输出结果，网络中各层输出值用表示为：

x(t)＝w(t)+s(t-1)+f(t) (1)

s(t)＝f(U·w(t)+W·s(t-1)+F·f(t)) (2)

c(t)＝g(C·s(t)) (3)

y(t)＝g(V′·s(t)) (4)

其中V′∈R(c(w(t)))，R(c(w(t))表示w(t)所属的聚类的词集合，f表示sigmoid激活函数，g表示softmax激活函数。