NLP与深度学习（三）Seq2Seq模型与Attention机制
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 ...
原文：NLP中基础Seq2Seq模型的分析与实现
本文基于Pytorch实现，省略细节专注于seq seq模型的大体框架 并参考 https: github.com bentrevett pytorch seq seq 本文的大多图片都来源于此 介绍 大部分的NLP中的Seq seq模型都是使用的encoder decoder框架，即以一个Encoder来编码输入的Sequence，再以一个Decoder来输出Sequence。其中具体的细节会在 ...
2020-12-12 15:01 0 550 推荐指数：
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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 ...
NLP（五）Seq2seq/Transformer/BERT
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 ...
seq2seq keras实现
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。 这个结构最重要的地方在于输入序列和输出序列 ...
【NLP-10】seq2seq
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 ...
seq2seq模型以及其tensorflow的简化代码实现
本文内容： 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一、什么是seq2seq模型 seq2seq全称为：sequence ...
seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型，对所有的输入，一视同仁，同等处理。 但实际上，输出是由输入的各个重点部分产生的。 比如： （举例使用，实际比重不是这样） 对于输出“晚上”， 各个输入所占比重: 今天-50%，晚上-50%，吃-100%，什么-0% 对于输出“吃 ...
Seq2Seq模型 与 Attention 策略
Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计，以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式，可以看成两步，分别是 Encoder 与 Decoder，Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量，然后 decoder根据这个向量来预测翻译 ...