rnnlm语言模型（rnn模型实现）
摘要：
1、基于字符串匹配的分词方法，此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词，根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分；总之就是各种不同的启发规则，... 本篇目录：
NLP技术在搜索中的应用方向
机器翻译、智能人机交互、阅读理解和机器创作都属于自然语言处理技术的应用领域。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要研究方向，涵盖了多个应用领域。
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
自然语言处理（NLP）：NLP是一种使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。NLP应用包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动摘要、情感分析和问答系统等。
多语言和跨语言NLP：NLP技术将不仅局限于特定的语言，而是在多语言和跨语言环境中得到应用。这包括自动翻译、跨语言信息检索、多语言情感分析等方面的进展。
技术原理(待补充)3) 特定领域任务驱动的多轮对话系统 如语音生活助手：订机票，酒店，查路线，查附近美食；如订火车票，机票，酒店，这些日常生活领域，人们的需求目的是信息查询及订购。
gensim是基于RNNLM的吗
1、基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。全切分方法。
2、当然，得到词向量的方式不局限于word2vec，RNNLM和glove也能得到传说中高质量的词向量。
自然语言处理中的词表示
1、这类方法需要构建一个“词-上下文”矩阵，从矩阵中获取词的表示。在“词-上下文”矩阵中，每行对应一个词，每列表示一种不同的上下文，矩阵中的每个元素对应相关词和上下文的共现次数。
2、在自然语言处理任务中，句子在分词之后通常使用词袋（Bag of Words）或者词嵌入（Word Embedding）这两种数字化表示。词袋模型是一种常用的文本表示方法，它将文本中的词语转化为词频向量，每一维表示该词在文本中出现的次数。
3、lemma也被广泛用于计算机领域中的自然语言处理技术，如机器翻译、信息抽取和文本分类等应用中。它可以用于消除单词形式的差异性，提高模型的准确性和性能。另外，在语言学中，lemma还有可能指代一种词语的基本意义或者核心含义。
4、自然语言处理（NLP）是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。NLP 的目标是让计算机／机器在理解语言上像人类一样智能。最终目标是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。
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