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 ...
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 Seq seq Transformer BERT 六 Expectation Maximization 七 Machine Translation 五 Seq seq Attention 一 Seq ...
2020-05-13 16:16 0 1064 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder ...
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 ...
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 ...
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 ...