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私はKerasパッケージの知識を拡大しており、利用可能なモデルのいくつかでツールを開発しています。NLPバイナリ分類問題があり、それを解決しようとしており、さまざまなモデルを適用しています。 いくつかの結果を処理し、LSTMの詳細を読んだ後、このアプローチは（複数のデータセットにわたって）私が試した他のどの方法よりもはるかに優れているようです。私は、「なぜ/いつLSTMを使用しないのか」と考え続けています。LSTMに固有の追加のゲートを使用することは、勾配が消えてしまうモデルがいくつかあった後、私にとって完全に理にかなっています。 それでは、LSTMの欠点は何ですか？どこでうまくいかないのですか？「1つのサイズですべてに適合する」アルゴリズムのようなものはないことを知っているので、LSTMには欠点があるに違いありません。

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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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