导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT ...
seq seq 每个词在编码器端,经过双向LSTM,在解码端编码层的隐藏状态和解码器的隐藏状态,做一个加法attention: e i t v Ttanh W hh i W ss t b attn a t softmax e t 其中: h i gt encoder hidden s t gt decoder state b attn gt 偏置向量 得到上下文向量 h t : h t sum i ...
2020-02-20 21:26 0 820 推荐指数:
导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT ...
目录 Seq2Seq介绍 原理解析和进化发展过程 Seq2Seq的预处理 seq2seq模型预测 一句话简介:2014年提出的Seq2Seq(Sequence to Sequence), 就是一种能够根据给定的序列,通过特定的方法生成另一个序列的方法。 一般用于 ...
1. Attention与Transformer模型 Attention机制与Transformer模型,以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现,对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中,基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT(或是其各种变体 ...
本文基于Pytorch实现,省略细节专注于seq2seq模型的大体框架 并参考 https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq (本文的大多图片都来源于此) 介绍 大部分的NLP中的Seq2seq模型都是使用的encoder-decoder框架 ...
目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled ...
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 ...
参考了pytorch官方文档:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目,代码分 ...
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 ...