注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络 ...
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:
注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络 ...
自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com ...
近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,下面是一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结 ...
一.最常见的self-attention 对于自注意力机制而言,我们有的时候会遇到词性分类的任务,比如说给定一句话,我想知道这句话当中每一个单词的词性。但是使用双向lstm呢,会有很多信息被忽略掉,尤其是一些位于后面的词很可能前面的词对它的影响没有那么大,即使我们的lstm考虑了一些遗忘 ...
注:本文出自Bin的专栏blog.csdn.NET/xbinworld。 Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encodin ...
自然语言处理中的负样本挖掘 (分类与排序任务中如何选择负样本) 1 简介 首先, 介绍下自然与处理中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中的意义. 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 ...
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。 ...
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 ...