文本摘要生成（seq2seq)
https://pan.baidu.com/s/1Qgyx_2vJirKAcX2HxYuCwA ...
原文：基于seq2seq文本生成的解码/采样策略
基于seq seq文本生成的解码 采样策略 目录 基于seq seq文本生成的解码 采样策略 . 贪婪采样 . 随机采样 . 参考 基于Seq Seq模型的文本生成有各种不同的decoding strategy。文本生成中的decoding strategy主要可以分为两大类： Argmax Decoding: 主要包括beam search, class factored softmax等 St ...
2021-04-22 18:35 0 240 推荐指数：
相关推荐
seq2seq之双向解码
目录 背景介绍 双向解码 基本思路 数学描述 模型实现 训练方案 双向束搜索 代码参考 思考分析 文章小结 在文章《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》中我们已经 ...
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 ...
seq2seq
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 ...
基于seq2seq的文本摘要及相关数据集介绍
基于深度学习的文本摘要方法综述研究 基于序列到序列（Ｓｅｑ２Ｓｅｑ）框架 模 型 1.2015年，Rush等人受神经机器翻译（NMT）启发，首次提出基于注意力机制（编码器）+神经网络语言模型（NNLM）（解码器）的模型用于生成式摘要； 2016年 ...
Seq2Seq原理详解
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 ...
介绍 Seq2Seq 模型
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 ...
基于keras4bert的seq2seq机制的文章标题生成
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 ...