یک مدل زبان طبیعی را آموزش دهید تا کلمه بعدی را در یک زمینه پیش بینی کند.
برای آموزش یک مدل زبان طبیعی برای پیش بینی کلمه بعدی با توجه به یک زمینه، می توانیم مراحل زیر را دنبال کنیم: 1. جمع آوری و آماده سازی داده ها: اولین گام جمع آوری یک مجموعه داده بزرگ از متن نوشته شده در زبان مورد نظر است. این می تواند شامل کتاب ها، مقالات و سایر اشکال ادبیات باشد. سپس داده ها برای حذف هر گونه اطلاعات یا فرمت بی ربط پردازش و تمیز می شوند. داده ها می توانند توکن شوند و به مجموعه های آموزشی، اعتباربخشی و آزمایش تقسیم شوند. 2. انتخاب و معماری مدل: گام بعدی انتخاب نوع مدل زبان طبیعی است که می خواهیم استفاده کنیم. برخی از گزینه های رایج شامل شبکه های عصبی مکرر (RNNs) ، شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) و پارامترهای ترانسفورمشن است. در نهایت معماری مدل باید طراحی شود تا در یک دنباله داده های متناوب مانند ورودی متن و یک داده متناوب سازگار را بهبود