BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型，BERT seq2seq 的表现也很不错！ 只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整，如果调整优化后会变得更好。混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。 例如可以将 BERT 连接到 GPT-2 以利用 BERT 的来创建强大的文本表示以及 GPT 生成...
使用 ROUGE 评分指标计算结果。 BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型,BERT seq2seq 的表现也很不错!只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整,如果调整优化后会变得更好。 混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。例如可以将 BERT 连接到 GPT-2 以利用 BERT 的来创建...
今天,我们将从Seq2Seq模型启程,穿越Attention的迷雾,攀登Transformer的高峰,最终抵达BERT的宏伟殿堂。 1. 初识Seq2Seq:序列到序列的桥梁 想象一下,如果你想把一句中文翻译成英文,这其实就是一个序列到序列(Seq2Seq)的任务。Seq2Seq模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,编码器负责将输入序列(如中文句...
语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布 生成式聊天机器人中常见的是seq2seq模型是一个encoder和decoder的结构 当前最为著名的Google翻译,就是完全基于Seq2Seq+Attention机制开发出来的Seq2Seq模型所谓Seq2Seq(SequencetoSequence), 就是一种能够根据给定的序列,通过特定的方法生成另一个序列的方法。它被提出于2014...
本次任务的目标是利用bert结合Unilm模型的思想来训练seq2seq模型,输入由s1和s2两个segment组成,s1是文章内容,s2是文章标题,在输入的时候采用mask机制,可以参照之前的Unilm模型里的mask,如下(蓝色实框表示可见): 在输出计算loss的时候,根据segment id只计算生成标题的损失,也就是以标题部分OK为最大目标。
在一个简单而不含注意力机制的seq2seq模型中,有三个问题存在:1、语义向量c作为编码器与解码器间的唯一信息,被“寄予厚望”,在序列递归编码过程中被加入整个序列的结构信息,但序列中较早被编码的输入在传播中信息损失严重,语义向量包含的信息可能在解码时不足以还原源序列的信息;2、解码过程中只是无差别地使用语义...
Seq2Seq:序列到序列的建模与转换 Transformer:自注意力机制的革新 GPT:生成式预训练模型的语言生成能力 BERT:双向编码器的自然语言理解 总结 参考文献 1. Word2Vec:词向量的生成与应用 1.1 词向量的意义 词向量(Word Embedding)是将自然语言中的词汇映射到高维向量空间中的一种技术。词向量能够捕捉词汇之间的语义和...
一、Seq2seq 二、Transformer 1.Attention机制 (1) attention可以知道大概内容,需要更详细内容时候,去Decoder找。 attention可以认为是一种Soft对齐。 (2)缺点 顺序依赖,无法并行,速度慢; 单向信息流。编码一个词的时候,需要看前后。 普通attention需要外部“驱动”,来做内容提取。
传统的机器翻译主要基于Seq2Seq模型。该模型分为编码层和解码层,并由RNN或RNN变体(LSTM、GRU等)组成。编码矢量是从模型的编码部分产生的最终隐藏状态。该向量旨在封装所有输入元素的信息,以帮助解码器进行准确的预测。其用于充当模型解码器部分的初始隐藏状态。 Seq2Seq模型的主要瓶颈是需要将源序列的全部内容压缩为...
答:bert 的根基源于Transformer,所以其注意力机制是多头注意力机制,相比传统的RNN等模型更加高效,可以并行化处理同时能捕捉长距离的语义和结构依赖.提取的特征也更加丰富,而seq2seq的注意力Encoder端的所有信息压缩成一个固定长度的语义向量中, 用这个固定的向量来代表编码器端的全部信息. 这样既会造成信息的损耗, 也...