原文:自然语言处理中的Attention机制

自然语言处理中的Attention机制 . 前言 最开始Attention只是人们的直觉,后来被第一次应用到机器翻译中的词对其任务中。Attention机制利用每个元素被赋予的重要性评分来对序列数据进行编码。目前Attention机制有很多的变体,并且应用到了不同的任务中如:情感分类 文本摘要 QA 依存分析等。总的来说,Attention机制可以得到一个上下文编码,这个编码是序列向量的加权求和 ...

2020-04-25 20:47 0 1801 推荐指数:

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注意力机制Attention Mechanism)在自然语言处理的应用

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自然语言处理的自注意力机制(Self-attention Mechanism)

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注意力机制Attention Mechanism)应用——自然语言处理(NLP)

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自然语言处理】:自注意力机制(self-attention)原理介绍

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Thu Oct 28 05:35:00 CST 2021 0 3075
自然语言处理的负样本挖掘

自然语言处理的负样本挖掘 (分类与排序任务如何选择负样本) 1 简介 首先, 介绍下自然处理的分类任务和排序任务的基本定义和常见做法, 然后介绍负样本在这两个任务的意义. 1.1 分类任务 输入为一段文本, 输出为这段文本的分类, 是自然语言处理最为常见,应用最为广泛的任务 ...

Mon Sep 14 08:50:00 CST 2020 0 935
自然语言处理之jieba分词

比长文本简单,对于计算机而言,更容易理解和分析,所以,分词往往是自然语言处理的第一步。 ...

Tue Aug 18 15:15:00 CST 2020 0 2199
自然语言处理项目流程

第一步:获取语料 1、已有语料 2、网上下载、抓取语料 第二步:语料预处理 1、语料清洗 2、分词 3、词性标注 4、去停用词 三、特征工程 1、词袋模型(BoW) 2、词向量 第四步:特征选择 ...

Fri Jul 26 18:16:00 CST 2019 0 561
 
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