[1] "當來自語言模型的證據與發音模型和聲學模型相結合時，歧義更容易解決。 當用於 資訊檢索 ，語言模型是與文件有關的集合。 以查詢字「Q」作為輸入，依據 機率 將文件作排序，而該 機率 P ( Q | M d ) {displaystyle P(Q|M_{d})} 代表該文件的語言模型所產生的語句之機率。 "
URL: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%AA%9E%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B
[2] "一句話，語言模型是這樣一個模型： 對於任意的詞序列，它能夠計算出這個序列是一句話的概率 。. 舉倆例子就明白了，比如詞序列A：知乎|的|文章|真|水|啊，這個明顯是一句話，一個好的語言模型也會給出很高的概率，再看詞序列B：知乎|的|睡覺|蘋果|好快，這明顯不是一句話，如果語言模型訓練的好，那麼序列B的概率就很小很小。. 大概知道了語言模型是怎麼 ..."
URL: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32292060
[3] "1. 定義. 標准定義：對於語言序列 w_1,w_2,...,w_n，語言模型就是計算該序列的概率，即 P(w_1, w_2, ...,w_n)。. 從機器學習的角度來看：語言模型是對語句的概率分佈的建模。. 通俗解釋：判斷一個語言序列是否是正常語句，即是否是人話，例如 P(I am Light)P(Light I am)。. 2. 統計語言模型. 2.1 n-gram 語言模型的基本知識. 首先，由鍊式法則(chain rule)可以得到."
URL: https://zhuanlan.zhihu.com/p/52061158
[4] "Language Models主要目的在於判斷長度T的文字序列在自然語言中出現的可能性。. 其中，Language Models可以表示成給定一段文字序列預測下一個文字出現的機率。. 其中，Language Models最有名的是N-gram語言模型，可以分成: Unigram. 每個字的出現都和前個字無關，表示如下: Bigram. 語言模型 (Language Models)應用於IR上主要有兩種方法: KL-Divergence Measure. Query-Likelihood Measure."
URL: https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10234481
[5] "語言模型(Language Models)是什麼？語言模型被定義成： 「可以用來表示一段文字的機率或概率模型。"
URL: https://medium.com/@derekliao_62575/nlp%E7%9A%84%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E6%AD%A5%E9%A9%9F-ii-bag-of-words-%E8%A9%9E%E8%A2%8B%E8%AA%9E%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B-3b670a0c7009
[6] "語言模型經常使用在許多自然語言處理方面的應用，如語音識別，機器翻譯，詞性標註，句法分析，手寫體識別和資訊檢索。 由於字詞與句子都是任意組合的長度，因此在訓練過的語言模型中會出現未曾出現的字串（資料稀疏的問題），也使得在語料庫中估算字串的機率變得很困難。"
URL: https://ckip.iis.sinica.edu.tw/project/language_model
[7] "簡單來說，語言模型計算一句話的機率，一個越好的語言模型，對我們人類給出的一句通順的話，會給出越高的機率 P(wi)為第i個字的機率，而怎麼 ..."
URL: https://medium.com/nlp-tsupei/perplexity%E6%98%AF%E4%BB%80%E9%BA%BC-426f52897513
[8] "本文總結自近來對語言模型的調研，有空會不斷參考完善。大家有什麼建議和意見都可以在評論區指出，一起討論交流，謝謝大家。1. 定義 標準定義：對於語言序列 ，語言模型就是計算該序列的概率，即 。從機器學習的角度來看：語言模型是對語句的概率分佈的建模。"
URL: https://www.steamboat-software.com/article/%E8%A8%80%E8%AF%AD%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B.html
[9] "生成式 AI，是指讓「機器學習模型」研究類似作品的數據，然後去創造一個全新的作品，可以是文字、圖像、音訊檔、影片、程式碼、甚至建築設計。 . 過去七年，Google、Meta 等科技巨頭、以及微軟投資的 OpenAI，都在打造 Generative AI 的「語言模型」（Language Model ..."
URL: https://fc.bnext.com.tw/articles/view/2706
[10] "簡介. NLP（Natural Language Preprocessing）又稱為自然語言處理，由於工作專案中需要處理跨語言語料的問題（e.g. 文本當中包含了英文、法文、德文），因此開啟了 Cross-Lingual Word Embedding（跨語言詞嵌入） 的研究領域，Word embedding 是將字詞映射到一個向量空間，是一種 Word representation 的方式。. 下面是 2018 年自從 BERT 問世以來，與預訓練語言模型相關的代表性工作，本篇 ..."
URL: https://tw.alphacamp.co/blog/nlp-cross-lingual-word-embedding-models
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