原文:基於keras4bert的seq2seq機制的文章標題生成

一 任務背景介紹 本次訓練實戰參照的是該篇博客文章:https: kexue.fm archives 本次訓練任務采用的是THUCNews的數據集,THUCNews是根據新浪新聞RSS訂閱頻道 年間的歷史數據篩選過濾生成,包含 萬篇新聞文檔,由多個類別的新聞標題和內容組成。本次任務的目標是利用bert結合Unilm模型的思想來訓練seq seq模型,輸入由s 和s 兩個segment組成,s 是文 ...

2020-03-09 15:04 0 1743 推薦指數:

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seq2seq keras實現

seq2seq 是一個 Encoder–Decoder 結構的網絡,它的輸入是一個序列,輸出也是一個序列, Encoder 中將一個可變長度的信號序列變為固定長度的向量表達,Decoder 將這個固定長度的向量變成可變長度的目標的信號序列。 這個結構最重要的地方在於輸入序列和輸出序列 ...

Mon Jul 29 18:19:00 CST 2019 0 505
NLP(五)Seq2seq/Transformer/BERT

導論 自然語言處理,NLP,接下來的幾篇博客將從四方面來展開: (一)基本概念和基礎知識 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT ...

Thu May 14 00:16:00 CST 2020 0 1064
Seq2Seq和Attention機制入門介紹

Sequence Generation 引入 在循環神經網絡(RNN)入門詳細介紹一文中,我們簡單介紹了Seq2Seq,我們在這里展開一下 一個句子是由 characters(字) 或 words(詞) 組成的,中文的詞可能是由數個字構成的。 如果要用訓練RNN寫句子的話 ...

Sat Sep 28 05:44:00 CST 2019 0 568
seq2seq

網絡輸入是一個序列,一句話,圖像的某一行,都可以認為是一個序列, 網絡輸出的也是一個序列。 RNN的架構 我們把所有的輸出o連起來,就成了一個序列。 rnn有一些缺點,lstm可以加入一個 ...

Sat Sep 29 03:45:00 CST 2018 0 802
NLP與深度學習(三)Seq2Seq模型與Attention機制

1. Attention與Transformer模型 Attention機制與Transformer模型,以及基於Transformer模型的預訓練模型BERT的出現,對NLP領域產生了變革性提升。現在在大型NLP任務、比賽中,基本很少能見到RNN的影子了。大部分是BERT(或是其各種變體 ...

Thu Sep 02 08:45:00 CST 2021 0 286
Seq2Seq模型與注意力機制

Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:將一個作為輸入的序列映射為一個作為輸出的序列 編碼輸入 解碼輸出 解碼第一步,解碼器進入編碼器的最終狀態,生成第一個輸出 以后解碼器讀入上一步的輸出,生成當前步輸出 ...

Mon Nov 25 00:40:00 CST 2019 0 332
具有注意力機制seq2seq模型

作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Towards Data Science 在本文中,你將了解: 為什么我們需要seq2seq模型的注意力機制? Bahdanua的注意力機制是如何運作的? Luong的注意力機制是如何運作的? 什么是局部和全局注意力 ...

Sun Jun 07 23:22:00 CST 2020 0 625
 
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