当前提到seq2seq模型,一般都是Attention放到一起说的,因此也可以认为该模型有三部分组成,其中第三部分就是所谓的注意力机制Attention。下面分别基于tensorflow2实现对应部分的内容。 Encoder层 项目中中的词向量,是基于gensim的word2vec接口,进行训练并保存到本地的文件;encoder使用GRU模型进行编码。具体内...
摘要: Sequence-to-sequence模型是一种深度学习模型,在机器翻译,文本摘要和图像字幕的任务中取得了很大的成功。然而,充分理解模型以实现它需要解开一系列相互叠加的概念。我认为,如果以视觉方式表达,那么这些想法会更容易获得。这就是我在这篇文章中的目标。您需要先前了解深度学习才能完成这篇文章。 简介: 神经机器翻...
如果把Attention机制从上文讲述例子中的Encoder-Decoder框架中剥离,并进一步做抽象,可以更容易看懂Attention机制的本质思想。如下图: 我们可以这样来看待Attention机制:将Source中的构成元素想象成是由一系列的<Key,Value>数据对构成,此时给定Target中的某个元素Query,通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性,得到每个Key...
基于seq2seq的文本纠错 1. 实验介绍 1.1 实验目的 1.2 实验内容 1.3 实验环境 2. 实验理论解读 2.1 Seq2Seq网络设计初衷 2.2 基于Seq2Seq的语法纠错的动机 3. 实验详细实现 3.1 数据处理 3.1.1 数据集介绍 3.2 模型构建 3.2.1 编码器(Encoder) 3.2.2 注意力层(Attention) 3.2.3 解码器(Decoder) 3.2.4...
eij的计算方法有很多种,不同的计算方式,代表不同的Attention模型,本文使用的是Soft Attention模型,它可以被嵌入到模型中去,直接训练。Soft Attention模型在求注意力分配概率的时候,对于输入句子X中任意一个词都给出概率。结构如图6所示。 图6展示了在预测第t个时间段的输出yt时的结构。通过对Encoder层状态的加权,从...
摘要: 本发明涉及一种基于seq2seq+attention的中文文本纠错方法,属于数据质量的研究范畴,涉及RNN,双向RNN,LSTM,seq2seq,attention机制等技术领域,主要针对通信设备检修记录,构建seq2seq+attention神经网络模型,采用Adam优化方法进行模型训练,利用已经训练好的模型进行纠错任务.本方法中所用到的神经网络模型可广泛应用于...
Seq2Seq的attention Seq2Seq模型存在的问题: 梯度问题,decoding只依赖于context vector,句子开始部分的信息容易丢失。(即梯度消失问题) 实际应用中,翻译某个词可能只需要关注C中的某一部分即可(如翻译weather时只需关注天气这个词),但seq2seq的C是整个句子的向量,所以在翻译weather时可能会出现副作用。 解决方法:...
对于机器翻译的研究由来已久,机器翻译走过了基于规则、基于实例、基于统计的模式,如今在神经网络的加持下,迸发出新的活力。机器翻译有很多应用场景,如翻译中心、即时通讯、视频字幕等。通过学习本实战项目课程学生将掌握机器翻译基于 seq2seq attention 的实战实现,并掌握机器翻译的发展和技术要点。
对于机器翻译的研究由来已久,机器翻译走过了基于规则、基于实例、基于统计的模式,如今在神经网络的加持下,迸发出新的活力。机器翻译有很多应用场景,如翻译中心、即时通讯、视频字幕等。通过学习本实战项目课程学生将掌握机器翻译基于 seq2seq attention 的实战实现,并掌握机器翻译的发展和技术要点。
摘要: 国际疾病分类(ICD)是由世界卫生组织维护的对各类疾病编码的标准,它在协助医疗报销和报告病患健康情况等方面有着广泛的应用.根据国家相关规定,医院所有病人的电子病案首页都需要按照ICD标准进行编码.由于人工编码的低效率和低准确率,ICD编码的自动化一直是研究的热点.ICD自动编码的研究主要基于病案文本和基于出院...