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私はアプリケーションのプロトタイプを作成していますが、生成されたいくつかの文の複雑さを計算するための言語モデルが必要です。 すぐに使用できるPythonのトレーニング済み言語モデルはありますか？のような単純なもの model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 一部のフレームワークを確認しましたが、必要なものが見つかりませんでした。私は次のようなものを使用できることを知っています： from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) これはブラウンコーパスの優れたチューリング確率分布を使用していますが、1bワードデータセットなどの大きなデータセットで巧妙に作成されたモデルを探していました。一般的なドメイン（ニュースだけでなく）の結果を実際に信頼できるもの

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私は「ディープランキングで細かい画像の類似性を学習する」という論文のネットワークアーキテクチャを持っていて、3つの並列ネットワークからの出力が線形埋め込み層を使用してどのようにマージされるのか理解できません。このレイヤーに記載されている唯一の情報は、 最後に、3つの部分からの埋め込みを正規化し、それらを線形埋め込みレイヤーと組み合わせます。埋め込みの次元は4096です。 作者がこのレイヤーについて話しているときに、作者が何を意味するのかを理解するのを手伝ってくれる人はいますか？

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