attn_weights=F.softmax(self.attn(hidden).unsqueeze(1).bmm(encoder_outputs.transpose(1,2)),dim=2)# 加权求和得到上下文向量 context=attn_weights.bmm(encoder_outputs)returncontext,attn_weightsclassAttentionBasedNetwork(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(AttentionB...
Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Fillingarxiv.org/abs/1609.01454 一、Abstract Attention-based Encoder-Decoder 模式在机器翻译和语音识别领域都有很好的效果,而这篇论文则是将Attention-based Encoder-Decoder模式应用在SlotFilling和IntentDetection任务上,并创建...
Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling 最近在刷论文,看见这篇关于 Slot Filling 的论文引用很高,虽然文章发表的早,但是非常经典,所以找时间简单写下读书笔记。 背景介绍 语义理解有两个重要组成部分。 意图识别(Intent Detection) 槽填充(Slot Filling) 意图识...
1. 简称 论文《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》简称Attention BiRNN,作者Bing Liu(Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University)。经典的NLU论文(Semantic Frame)。 2. 摘要 基于注意力的编解码器神经网络模型最近在机器翻译和语音识别...
本文是Wenpeng Yin 该作者之前还发过一篇《Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences》 。ABCNN是基于之前发的这篇论文加入了注意力机制。 相比这两篇Attention-based的论文,会发现,ABCNN提出了三个层面的Attention方法,有助于更加全面的理解attention在不同层面所能带来的不同作用...
Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling(翻译) 基于注意的递归神经网络模型用于联合意图检测和槽填充 摘要 提出基于注意力的神经网络模型用于构建意图识别和槽填充的联合模型 1. 简介 意图识别:意图识别可以看做语义表达的分类问题,流行的方法如支持向量机和深度神经...
aNMM(Attention-Based Neural Matching Model)是由Liu Yang[8]等人提出的一种方法,其主要创新点是应用了一个Value-shared Weighting的方式将变长的矩阵转换成固定维度的矩阵,其整体逻辑结构如下图所示 主要部分有word embedding,QA Matching Matrix,Value-shared Weighting,Question Attention Network四个部分,接下来我们...
基于注意力(Attention based)的CNN有:Residual Attention Neural Network、Convolutional Block Attention、Concurrent Squeeze and Excitation等。 PyTorch实现的cnn:该系列的卷积神经网络实现包含了9大主题,有:典型网络、轻量级网络、目标检测网络、语义分割网络、实例分割网络、人脸检测和识别网络、人体姿态识别网络、注意力机...
【GiantPandaCV导语】 近几年,Attention-based方法因其可解释和有效性,受到了学术界和工业界的欢迎。但是,由于论文中提出的网络结构通常被嵌入到分类、检测、分割等代码框架中,导致代码比较冗余,对于像我这样的小白很难找到网络的核心代码,导致在论文和网络思想的理解上会有一定困...
In this work, we proposed a novel attention-based deep neural network to incorporate contextual and social information for this task. We used embeddings to represent the user, the user's attention interests, the author and tweet respectively. To train and evaluate the proposed methods, we also ...