最近在看End-to-end Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures这篇文章时,看到此文在Entity detection中用到了greedy search与beam search。内容转自:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books (黄海广为Andrew Ng的深度学习课程所编写的笔记) 1 基础模型(Basic Models) 在这一...
最近在看End-to-end Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures这篇文章时,看到此文在Entity detection中用到了greedy search与beam search。内容转自:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books (黄海广为Andrew Ng的深度学习课程所编写的笔记) 1 基础模型(Basic Models) 在这一...
Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点。这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃,因此Beam Search算法是不完全的,一般...
针对第1个问题,我们可以复用历史计算结果来减少计算量,这部分会在下面的Greedy Search详细讲解。针对第2个问题,我们可以将选词和概率都保存下来,然后选择让句子概率最大的序列,这部分会在Beam Search详细讲解。针对第3个问题,可以对生成的词进行限制和选择,以缓解某些错误模式的出现,这部分会在Logits Penalty详细讲解。
假设当前词汇表中总共有5个词汇,现在有一个概率矩阵需要解码为词序列,词序列中包含10个词,以下通过Greedy SearchDecoder和Beam SearchDecoder对该词序列分别进行解码。 1 Greedy Search import numpy as np # greedy decoder def greedy_decoder(data):
1. Greedy Search 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度。 2. Beam Search。 Beam Search可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量。集束搜索是在测试阶段为...
最近在看End-to-end Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures这篇文章时,看到此文在Entity detection中用到了greedy search与beam search。内容转自:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books(黄海广为Andrew Ng的深度学习课程所编写的笔记) ...
解决这一问题最常用的是:集束搜索 Beam Search 那为什么不用贪心搜索 Greedy Search 呢? 贪心搜索: 生成第一个词的分布 选择可能性最高的词(条件概率下),输入机器翻译模型 然后同样选择第二个词,第三个词,直到最后 但是我们真正想要的,是一次性选出整个单词序列 pick the entire sequence of words(最高可能性...
greedy search(貪心搜尋) 貪心搜尋在解碼下一個選擇的時候,直接選擇條件機率最大的候選值作為當前最優。 beamsearch(集束搜尋) beam search的每一步不再只選擇條件機率最大的值,而是選擇機率值topk個(也即beam_size(束寬))。然後分別以這K個值做為下一個字解碼的輸入,則下個字會預測出K^2個機率。然後從這些...
BEAM SEARCH（定向搜索解码器）在贪婪解码器中，我们在每一步都考虑一个字。如果我们可以在每一步跟踪多个单词并使用它们来生成多个假设会怎样呢？这正是定向搜索算法所做的，我们定义了每一步需要保留多少个单词(k)。该算法跟踪k个单词及其得分，每个单词都是从之前得分最高的k个单词中获得种子。分数是由到目前...