机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列(源语言文本)。每个输入词元(可以是词或字符)被...
神经网络机器翻译 Neural Machine Translation (1): Encoder-Decoder Architecture随着全球化的不断深入,机器翻译技术已成为跨语言沟通的重要桥梁。近年来,神经网络机器翻译取得了显著进展,其中以Encoder-Decoder架构为核心的模型在多种语言对的数据集上展现出了优异性能。本文将详细介绍神经网络机器翻译的Encoder-Decoder架构...
initial_state是Encoder过程输出的状态数据。output_layer是一个全连接层,Decoder中的LSTM隐藏层输出的结果通过这个全连接层转换成最终的翻译结果。 training_decoder=seq2seq.BasicDecoder(cell=self.decoder_cell,# 加入Attention的decoder cell helper=training_helper,# 获取数据的helper函数 initial_state=decoder_initial...
Encoder-decoder是一种常见的神经网络架构,通常用于序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,例如机器翻译、文本摘要和对话生成等。 简单来说,encoder-decoder模型由两部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列(例如一个句子)转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示来生成输出...
而我们人工翻译一般是这样:整句话读入(encoder)、在脑海里面翻译成我们自己理解的语言(汇总)、输出翻译后的句子(decoder)。 所以论文的作者就模拟人脑翻译的样子提出了这个模型,大概就是所谓的,人工智能。。 二、Encoder-Decoder 流程(讲讲公式) 1,这个图从下往上看,每个 X 代表一个句子中的每个词;每个圈代表每个...
1.机器翻译 编码器-解码器模型在机器翻译任务中广泛使用，将源语言句子映射为目标语言句子。编码器将源语言句子编码为固定长度的上下文向量，解码器生成目标语言句子。编码阶段，编码器处理输入序列（源语言文本），每个词元（可以是词或字符）转换为向量，输入到编码器网络（通常是RNN、LSTM或GRU）。编码器...
它在自然语言处理领域有广泛的应用,例如机器翻译、文本摘要和对话生成等。通过使用encoderdecoder模型,可以将输入序列中的语义和结构信息转换到目标序列中,从而实现序列转换和生成的任务。 encoderdecoder模型的训练通常需要大量的标记数据,包括输入序列和对应的目标序列。通过将这些序列对输入到编码器和解码器中,模型可以...
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1.机器翻译:Encoder将源语言的句子编码为一种中间表达,然后Decoder将这种中间表达解码为目标语言的句子。 2.文本摘要:Encoder将长篇文章编码为一种中间表达,然后Decoder根据这种中间表达生成文章的摘要。 3.对话系统:Encoder将用户的输入编码为一种中间表达,然后Decoder根据这种中间表达生成系统的回复。 总的来说,Encoder...