Improving Supervised Seq-to-seq Model 有监督的 seq2seq ,比如机器翻译、聊天机器人、语音辨识之类的 。 而 generator 其实就是典型的 seq2seq model ,可以把 GAN ...
Sequence to sequence seq seq 模型。 突破了传统的固定大小输入问题框架 开创了将DNN运用于翻译 聊天 问答 这类序列型任务的先河 并且在各主流语言之间的相互翻译,和语音助手中人机短问快答的应用中有非常好的表现。 该模型可用于: 自然语言翻译 聊天机器人,自动问答机器人 微博自动回复 文本分类 生成文档摘要 本文参考了:https: blog.csdn.net gzmf ...
2018-10-02 20:15 0 1872 推荐指数:
Improving Supervised Seq-to-seq Model 有监督的 seq2seq ,比如机器翻译、聊天机器人、语音辨识之类的 。 而 generator 其实就是典型的 seq2seq model ,可以把 GAN ...
2019-09-10 19:29:26 问题描述:什么是Seq2Seq模型?Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法? 问题求解: Seq2Seq模型是将一个序列信号,通过编码解码生成一个新的序列信号,通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。在Seq2Seq模型提出之前,深度学习网 ...
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型,对所有的输入,一视同仁,同等处理。 但实际上,输出是由输入的各个重点部分产生的。 比如: (举例使用,实际比重不是这样) 对于输出“晚上”, 各个输入所占比重: 今天-50%,晚上-50%,吃-100%,什么-0% 对于输出“吃 ...
Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计,以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式,可以看成两步,分别是 Encoder 与 Decoder,Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量,然后 decoder根据这个向量来预测翻译 ...
1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如: 英语输⼊:“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出:“Ils ...
num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD> ...
Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence,也就是从序列到序列的过程,是近年当红的模型之一。Seq2seq被广泛应用在机器翻译、聊天机器人甚至是图像生成文字等情境。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是 ...
以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 参考:https://blog.csdn.net/weixin_43632501/article/details/98525673 ...