You Need》[1],其在一些翻譯任務上獲得了SOTA的效果。其模型整體結構如下圖所示 ...
代碼倉庫: https: github.com brandonlyg cute dl 目標 上階段cute dl已經可以構建基礎的RNN模型。但對文本相模型的支持不夠友好, 這個階段的目標是, 讓框架能夠友好地支持文本分類和本文生成任務。具體包括: 添加嵌入層, 為文本尋找高效的向量表示。 添加類別抽樣函數, 根據模型輸出的類別分布抽樣得到生成的文本。 使用imdb review數據集驗證文本分類 ...
2020-06-15 10:57 1 1011 推薦指數:
You Need》[1],其在一些翻譯任務上獲得了SOTA的效果。其模型整體結構如下圖所示 ...
http://www.renwuyi.com/index.php?action=artinfo&id=19036&cat_id=2#top 文本生成是比較學術的說法,通常在媒體上見到的“機器人寫作”、“人工智能寫作”、“自動對話生成”、“機器人寫古詩”等,都屬於文本生成的范疇 ...
This document summarizes some potentially useful papers and code repositories on Sentiment analysis ...
⽂本分類是⾃然語⾔處理的⼀個常⻅任務,它把⼀段不定⻓的⽂本序列變換為⽂本的類別。它的⼀個⼦問題:使⽤⽂本情感分類來分析⽂本作者的情緒。這個問題也叫情感分析,並有着⼴泛的應⽤。例如,我們可以分析⽤戶對產品的評論並統計⽤戶的滿意度,或者分析⽤戶對市場⾏情的情緒並⽤以預測接下來的⾏情 ...
CNN模型將輸入進行卷積操作,並利用K-MAX pooling操作,最終將變長的文本序列輸出為定長的序 ...
目錄 1、RNN和LSTM簡介 2、tree-LSTM模型 Child-Sum Tree-LSTMs N-ary Tree-LSTMs 3、MT-LSTM 4、topicRNN 1、RNN和LSTM簡介 首先我們來簡要 ...
目錄 1、HAN 2、inner-attention for NLI 3、Attentive Pooling 4、LEAM 5、DRCN 6、ABCNN ...
目標 這個階段會給cute-dl添加循環層,使之能夠支持RNN--循環神經網絡. 具體目標包括: 添加激活函數sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)實現. 添加LSTM(Long Short-term Memory)實現 ...