注意力機制(Attention Mechanism)在自然語言處理中的應用 近年來,深度學習的研究越來越深入,在各個領域也都獲得了不少突破性的進展。基於注意力(attention)機制的神經網絡成為了最近神經網絡研究的一個熱點,本人最近也學習了一些基於attention機制的神經網絡 ...
自然語言處理中的Attention機制 . 前言 最開始Attention只是人們的直覺,后來被第一次應用到機器翻譯中的詞對其任務中。Attention機制利用每個元素被賦予的重要性評分來對序列數據進行編碼。目前Attention機制有很多的變體,並且應用到了不同的任務中如:情感分類 文本摘要 QA 依存分析等。總的來說,Attention機制可以得到一個上下文編碼,這個編碼是序列向量的加權求和 ...
2020-04-25 20:47 0 1801 推薦指數:
注意力機制(Attention Mechanism)在自然語言處理中的應用 近年來,深度學習的研究越來越深入,在各個領域也都獲得了不少突破性的進展。基於注意力(attention)機制的神經網絡成為了最近神經網絡研究的一個熱點,本人最近也學習了一些基於attention機制的神經網絡 ...
自然語言處理中的自注意力機制(Self-attention Mechanism) 近年來,注意力(Attention)機制被廣泛應用到基於深度學習的自然語言處理(NLP)各個任務中,之前我對早期注意力機制進行過一些學習總結(可見http://www.cnblogs.com ...
近年來,深度學習的研究越來越深入,在各個領域也都獲得了不少突破性的進展。基於注意力(attention)機制的神經網絡成為了最近神經網絡研究的一個熱點,下面是一些基於attention機制的神經網絡在自然語言處理(NLP)領域的論文,現在來對attention在NLP中的應用進行一個總結 ...
一.最常見的self-attention 對於自注意力機制而言,我們有的時候會遇到詞性分類的任務,比如說給定一句話,我想知道這句話當中每一個單詞的詞性。但是使用雙向lstm呢,會有很多信息被忽略掉,尤其是一些位於后面的詞很可能前面的詞對它的影響沒有那么大,即使我們的lstm考慮了一些遺忘 ...
注:本文出自Bin的專欄blog.csdn.NET/xbinworld。 Encoder-Decoder(編碼-解碼)是深度學習中非常常見的一個模型框架,比如無監督算法的auto-encodin ...
自然語言處理中的負樣本挖掘 (分類與排序任務中如何選擇負樣本) 1 簡介 首先, 介紹下自然與處理中的分類任務和排序任務的基本定義和常見做法, 然后介紹負樣本在這兩個任務中的意義. 1.1 分類任務 輸入為一段文本, 輸出為這段文本的分類, 是自然語言處理最為常見,應用最為廣泛的任務 ...
比長文本簡單,對於計算機而言,更容易理解和分析,所以,分詞往往是自然語言處理的第一步。 ...
第一步:獲取語料 1、已有語料 2、網上下載、抓取語料 第二步:語料預處理 1、語料清洗 2、分詞 3、詞性標注 4、去停用詞 三、特征工程 1、詞袋模型(BoW) 2、詞向量 第四步:特征選擇 ...