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)、...
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...
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...
3.1 对齐输入的encoder-decoder img 图2:对意图和槽填充联合任务的encoder-decoder模型。(a)未对其输入(b)对其输入(c)输入对齐,有attention,encoder使用blstm,使用encoder反向传播的最后状态初始化decoder的RNN状态 联合意图识别和槽值填充的encoder–decoder模型如图2所示,使用LSTM单元。前向和后向的RNN序列会在每个时间...
3. Attention + Encoder-Decoder 3.1 Transformer 3.2 GPT 3.3 BERT 0. 背景:序列数据及相关任务 序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据,其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的;序列数据任务是输入或...
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。
编码器(Encoder)和解码器(Decoder)仅仅是堆叠的 RNN 层,例如LSTM(opens new window)。编码器处理输入序列并从所有输入时间步生成一个紧凑的表示,称为上下文向量z,它可以看作是输入序列的压缩格式。 另一方面,解码器接收上下文向量z并生成输出序列。Seq2Seq 最常见的应用是机器翻译,我们可以输入英语句子,而输出法语句...
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)。
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...