Yoshua Bengio / Réjean Ducharme / Pascal Vincent / Christian Jauvin, A Neural Probabilistic Language Model

三个来源共同支撑误差用途变化和 n-gram 稀疏压力；这是编辑比较，不证明三个团队形成直接合作或单线引用链。

支撑维度灾难、未见组合和分布式表示选择；不把词向量、神经语言模型或全部贡献归给单一作者。

支撑连续词表示、相似词泛化和神经条件概率；地图类比明确排除人类式理解、固定语义和跨模型不变坐标。

支撑预测损失更新表示与网络参数、以及方法 / 指标继承；论文未直接引用 Shannon，不能写成直接影响或单人发明。

四阶段责任转移是有来源边界的编辑综合；论文之间不存在本文可证明的逐篇直接引用链，也不取代 Episode 020 的完整 GPT-1 谱系。

作者为 Bengio、Ducharme、Vincent、Jauvin；支撑组合稀疏和共同学习方案。时间跨度只定位，不能推出 Rosenblatt 的直接启发、独占影响或表示学习首次发明。

杯子 / 碗两句为自拟中文类比，不是论文样本或同义句判定；词编号不能自行表达相似性，不等于所有离散语言模型都无法泛化。

词语地图解释可学习表示与共同优化；相近为可能形成的任务相关关系，不保证任意指定词对接近。类比不证明语义轴有人工标签或系统具有人的理解。

比较的是教学评分单与后来具体语言方法，不是宣称历史直到 2003 才有表示学习。技术相似和先后不证明作者之间的直接影响；其他任务的实例留到下一章。

回收前文的研究问题、模型条件和方法用途，属于节目综合判断；不声称直接单线传承，也不由工程成功推出生物学假说已证实。