注意力模型(Attention Model)已经成为神经网络中的一个重要概念,在人工智能(AI)领域,注意力已成为神经网络结构的重要组成部分,并在自然语言处理、统计学习、语音和计算机等领域有着大量的应用。 对于注意力的理解,可以类比我们通常所说的注意力:听课要集...
关于attention的分类,这里的分类非常的详细了,下面放第1篇文章的框架,在实际应用的过程中,第一篇文章的框架思路更有指导意义一些: attention的框架可以抽象为: query和key进行相似度计算,此为score function; 得到的相似度结果进行归一化,此为alignment function; 得到的归一化相似度和value进行结合,此为generate contex...
(1)算法设计比较精彩,它抛弃了先前NLP中大行其道的RNN和CNN,并且取得了很好的效果; (2)Transformer使用self-attention,将输入序列中任意两个单词的距离降为1,这可以处理更复杂的长程依赖问题; (3)Transformer不仅仅可以应用在机器翻译领域,在很多常见的NLP领域都可以使用。 (4)相比于RNN,它的并行能力很好,这都会...
例如CV领域,当然我现在并不知道CV领域是如何使用attention机制的,但是基于此的理解可以猜想到应用方法,比如分辨一张图片是猫还是狗,通过我们的卷积提取特征之后,我们使用attention机制,就可以把那些猫独有的特征重点捕获了,不仅仅捕获了更有价值的特征信息,而且...
BERT是一种基于transformer架构的双向模型,它以一种速度更快的基于Attention的方法取代了RNN(LSTM和GRU)的sequential属性。 该模型还在两个无监督任务(“遮蔽语言模型”和“下一句预测”)上进行了预训练。这让我们可以通过对下游特定任务(例如情绪分类,意图检测,问答等)进行微调来使用预先训练的BERT模型。 本文将手把手...
因为上述生成的padded模型无法识别出来那些是有词语,哪些是无词语(空)。所以这里会生成一个attention_mask ,1表示是有词语,0表示无词语。 4. 使用BERT预训练模型 现在,我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量,作为DistilBERT的输入。 代码语言:javascript ...
bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # 返回一个output字典 # 用最后一层cls向量做分类 # outputs.pooler_output: [bs, hidden_size] logits = self.linear(self.dropout(outputs.pooler_output)) return logits bc = BertClassify().to(device) ...
在这种机制下,模型将输入分成多个头进行处理,每个头独立计算Attention Score。这样做的目的是让模型能够关注输入的不同方面,从而更好地理解输入内容。四、实例分析为了更好地理解BERT中的Attention Score机制,我们将通过一个具体的例子进行演示。假设我们要使用BERT进行文本分类任务,对于给定的句子“我喜欢看电影”,我们...
进一步地,所述多层attention的方面级别情感分类模型包括依次连接的词向量层、语义编码层、多层注意力层和输出层; 词向量层:使用预训练的词向量gensim,将语料转化为神经网络能够处理的词向量; 语义编码层:本层使用google预训练好的bert-base,cased模型,得到语义编码向量,再将向量按从左到右的顺序拼接成一个语义编码矩阵...