基于深度学习的文本摘要方法综述研究 基于序列到序列（Ｓｅｑ２Ｓｅｑ）框架 模 型 1.2015年，Rush等人受神经机器翻译（NMT）启发，首次提出基于注意力机制（编码器）+神经网络语言模型（NNLM）（解码器）的模型用于生成式摘要； 2016年 ...

基于seq2seq文本生成的解码/采样策略 目录 基于seq2seq文本生成的解码/采样策略 1. 贪婪采样 2. 随机采样 3. 参考 基于Seq2Seq模型的文本生成有各种不同的decoding strategy。文本生成 ...

一、摘要种类 抽取式摘要 　　直接从原文中抽取一些句子组成摘要。本质上就是个排序问题，给每个句子打分，将高分句子摘出来，再做一些去冗余（方法是MMR）等。这种方式应用最广泛，因为比较简单。经典方法有LexRank和整数线性规划（ILP）。 　　LexRank是将文档中的每个句子 ...

网络输入是一个序列，一句话，图像的某一行，都可以认为是一个序列， 网络输出的也是一个序列。 RNN的架构 我们把所有的输出o连起来，就成了一个序列。 rnn有一些缺点，lstm可以加入一个 ...

一、Seq2Seq简介 　　seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。 　　很多自然语言处理任务 ...

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 ...

目录 背景介绍 双向解码 基本思路 数学描述 模型实现 训练方案 双向束搜索 代码参考 思考分析 文章小结 在文章《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》中我们已经 ...

和内容组成。本次任务的目标是利用bert结合Unilm模型的思想来训练seq2seq模型，输入由s1和s ...