參考了pytorch官方文檔:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm編寫項目,代碼分 ...
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 Seq seq Transformer BERT 六 Expectation Maximization 七 Machine Translation 五 Seq seq Attention 一 Seq ...
2020-05-13 16:16 0 1064 推薦指數:
參考了pytorch官方文檔:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm編寫項目,代碼分 ...
目錄: 1. 前提 2. attention (1)為什么使用attention (2)attention的定義以及四種相似度計算方式 (3)attention類型(scaled ...
目錄 Seq2Seq介紹 原理解析和進化發展過程 Seq2Seq的預處理 seq2seq模型預測 一句話簡介:2014年提出的Seq2Seq(Sequence to Sequence), 就是一種能夠根據給定的序列,通過特定的方法生成另一個序列的方法。 一般用於 ...
一,概述 在自然語言生成的任務中,大部分是基於seq2seq模型實現的(除此之外,還有語言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式對話,機器翻譯,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder兩部分組成的,其標准結構如下: 原則上encoder ...
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 ...
本文基於Pytorch實現,省略細節專注於seq2seq模型的大體框架 並參考 https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq (本文的大多圖片都來源於此) 介紹 大部分的NLP中的Seq2seq模型都是使用的encoder-decoder框架 ...
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seq2seq模型,輸入由s1和s ...
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 ...