2.3 Python实现 # 导入Seq2Seq模型相关库fromtensorflow.keras.modelsimportModelfromtensorflow.keras.layersimportInput,LSTM,Dense# 定义模型参数input_dim=100# 输入维度output_dim=100# 输出维度latent_dim=256# 隐藏层维度# 编码器encoder_inputs=Input(shape=(None,input_dim))encoder_lstm=LSTM(latent_dim,retu...
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...
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...
本文将给出一个求解小学数学应用题(Math Word Problem)的baseline,基于ape210k数据集训练,直接用Seq2Seq模型生成可执行的数学表达式,最终Large版本的模型能达到**73%+**的准确率,高于ape210k论文所报告的结果。所谓“硬刚”,指的是没有对表达式做特别的转换,也没有通过模板处理,就直接生成跟人类做法相近的可读表...
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...
bert+seq2seq 周公解梦,看AI如何解析你的梦境?【转】 介绍 在参与的项目和产品中,涉及到模型和算法的需求,主要以自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)为主。NLP涉及面太广,而聚焦在具体场景下,想要生产落地的还需要花很多功夫。 作为NLP的主要方向,情感分析,文本多分类,实体识别等已经在项目中得到应用。例如...
本文代码: https://github.com/saiwaiyanyu/tensorflow-bert-seq2seq-dream-decoder 介绍 在参与的项目和产品...
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...