故本论文模型使用的架构与以前基于注意力机制的Encoder-Decoder模式不一样,采取了alignment-based RNN模型。 二、Introduction 在处理SlotFilling和IntentDetection这两个任务的时候,在此论文发表之前,一般都是分开单独训练成两个模型。其中Slotfilling相当于序列标注问题,使用的方法也很多,如最大熵马尔科夫模型(MEMM)、...
基于attention机制的LSTM/RNN模型的5个应用领域:机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要。 让我们开始学习吧。 一、长输入序列带来的问题 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学习,编码为固定长度的向量表示;然后再用一些LSTM单元来读取这种向量表示并解码为输出序列。 采用这种结...
Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 图片 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列...
对于“文本翻译” 这类 Seq2Seq 任务(many-to-many),通常使用 Encoder-Decoder 结构。这时 Encoder 就是类似 1 中的 many-to-one 序列特征提取器,Decoder 就是类似 2 中的 one-to-many 序列生成器,Encoder 提取的特征作为 Decoder 的初始 seed,二者结合就能做 many-to-many 了。训练时通常...
在对比对其输入的基于attention的encoder-decoder模型,基于attention的RNN更有效率。encoder-decoder使用两次输入,而RNN只有一次。 4 实验 4.1 数据 使用了ATIS数据 4.2 训练步骤 LSTM单元为128 单层LSTM batch_size = 16 word embedding = 128 dropout = 0.5 ...
因为Encoder中仅有最后一个时间步的状态hm,作为context向量输入到Decoder中。若是输入序列比较长,则会容易忘记sequence位置靠前的输入。虽然前面提到的双向LSTM作为Encoder可以在一定程度上缓解此问题,但仍未根本解决此问题。所以RNN-Based Seq2Seq仅适合于短序列(序列长度 < 20)。
5.1 Encoder-Decoder Model with Aligned Inputs 用于联合意图检测和时隙填充的编码器-解码器模型如图2所示。在编码器侧,我们使用双向RNN。双向RNN已成功应用于语音识别和`口语理解。我们使用LSTM 作为基本的递归网络单元,因为它具有比简单RNN更好地建模长期依赖关系的能力。
所有的RNN都有不断重复网络本身的链式形式。在标准的RNN中,这个重复复制的模块只有一个非常简单的结果。例如一个tanh层: LSTM也有这样的链式结构,但是这个重复的模块和上面RNN重复的模块结构不同:LSTM并不是只是增加一个简单的神经网络层,而是四个,他们以一种特殊的形式进行交互: ...
本次研究将Attention-Model与Encoder-Decoder结合起来并建立了一套基于Attention-BasedLSTM数学模型的文本分类算法。将该算法应用于文本数据分类处理工作,能够有效强化关键词对于整体文本的影响力,进而得出较为准确的注意力分布概率,最终实现文本数据的高精度分类。通过该技术对文本数据实施精准分类,有助于互联网公司向用户精...
表示Decoder中RNN神经元的隐藏层状态, 表示前一时刻的输出,C是语义向量;g是非线性的多层神经网络,可以输出 的概率。g一般情况下是多层RNN后接softmax层。 Encoder-Decoder框架的局限性较大。由于编码器和解码器之间的唯一联系就是一个固定长度的语义向量C。于是编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的...