Document Context Language Models (DCLM) – 提升文档上下文建模的语言模型

Document Context Language Models (DCLM) 是一种基于RNN的文档-上下文语言模型，专门用于建模文档中的上下文信息，从而提升语言模型的性能。该模型通过捕捉长距离的上下文依赖关系，专注于文档级别的语言建模，能够更好地理解文档的整体结构。DCLM支持C++实现，具有高效性能和良好的扩展性，能够处理大规模文本数据，适用于多种自然语言处理任务。此外，项目还提供了论文中的实验代码，便于复现和验证实验结果。

功能:

1. 基于RNN的架构，能够捕捉长距离的上下文依赖关系。
2. 专注于文档级别的语言建模，提升对文档整体结构的理解。
3. 支持C++实现，性能高效且易于扩展。
4. 能够处理大规模文本数据，适用于多种自然语言处理任务。
5. 提供论文中的实验代码，便于复现和验证结果。

特点:

1. 用于文档级别的语言建模，提升文本生成的质量。
2. 应用于机器翻译任务，提升翻译的上下文一致性。
3. 用于文本摘要生成，捕捉文档的核心信息。
4. 作为预训练模型，用于下游任务的微调。
5. 用于研究文档上下文对语言模型性能的影响。

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