作者：Mingxuan Wang。李航，刘群

单位：华为、中科院

时间：2015

发表于：acl 2015

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主要内容：

用deep learning设计了一种语言模型。可以依据之前“全部”的历史来预測当前词的条件概率。用语言模型迷惑度衡量、用机器翻译衡量，该模型都比baseline（5-gram、RNN、等）好

详细内容：

1. 之前用deep learning在语言模型上的进展是：RNN和LSTM
   
   參考的工具包：
   
   RNN – http://rnnlm.org/
   
   LSTM – https://github.com/lisa-groundhog/GroundHog

2. 本文作者的实现方式：
   
   （1）用alpha-cnn来模拟当前词比較近的历史，约之前30个词。用beta-cnn来递归的模拟全部之前的历史。beta-cnn的输出是其它beta-cnn以及alpha-cnn的输入。网络结构例如以下：
   
   （2）用了word2vec作为词语的输入，两层隐含层，用gate取代max pooling，最后输出层是softmax层
   
   （3）同标准cnn不同的是：标准cnn在局部共享权重，本文既有共享的权重，也有不共享的权重
   
   （4）训练方式是最大化训练语料中句子的概率

3. 实验结果（困惑度）
   
   5-gram KN smoothing: 270
   
   RNN：223
   
   LSTM：206
   
   本文方法：180

另外，训练时间比較长，1M句子，用了GPU还训练了2天。