我们对最终的隐状态做展开,并将输出的隐状态和之前每个单词获得的contextualized embedding进行比较,选择最相像的token作为当前步的输出。 classPointerNetwork(nn.Module):def__init__(self,embedding_dim:int,max_seq_len:int):super().__init__()self.embedding_dim=embedding_dimself.max_seq_len=max_seq_len...
2: recursive神经网络 刚接触RNN的时候根本分不清recursive network和recurrent network,一个是递归神经网络,一个是循环神经网络,傻傻分不清。但是实际上,recursive network是recurrent network的一般形式。 如下图,我们以情感分析为例子,我们输入一个句子,判断这个句子的情感,是正面负面中性等等。在Recurrent Structure里面...
什么是Pointer Network？Pointer network主要用在解决组合优化类问题(TSP,Convex Hull等等)，实际上是Sequen...
Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句...
pointer network和recursive神经网络 1: pointer network Pointer Network是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 传统的seq2seq模型是无法解决输出序列的词汇表会随着输入序列长度的改变而改变的问题...
Pointer Network在求凸包上的效果如何呢? 从Accuracy一栏可以看到,Ptr-net明显优于LSTM和LSTM+Attention。 为啥叫pointer network呢? 前面说到,对于凸包的求解,就是从输入序列中选点的过程。选点的方法就叫pointer,他不像attetion mechanism将输入信息通过encoder整合成context vector,而是将attention转化为一个pointer,来选...
Pointer Network 由于可以复制输入序列的 token 作为输出，因此比较适合用于文本摘要，另外 Pointer Network 可以在一定程度上缓解 OOV 问题。例如训练集里面没有出现 "哈士奇" 这一个单词，但是在预测的时候出现了 "哈士奇"，一般的 Seq2Seq 在生成摘要时通常会用 "UNK" 替换 "哈士奇"，但是 Pointer Network 可以...
Pointer Network 可以解决输出字典大小可变的问题，Pointer Network 的输出字典大小等于 Encoder 输入序列的长度并修改了 Attention 的方法，根据 Attention 的值从 Encoder 的输入中选择一个作为 Decoder 的输出。1.Pointer Network Seq2Seq 模型是一种包含 Encoder 和 Decoder 的模型，可以将一个序列转成另外一个序列...
Get To The Point文章中，作者使用了Pointer-Generator网络结合了Extractive和Abstractive两种文本摘要方法，通过引入Pointer Networks和Coverage技术解决了摘要中可能存在的事实性错误和重复问题。而Multi-Source Pointer Network则专门针对电子商务商品标题的摘要任务，设计了从多个信息来源抽取信息的模型，有效处理了...
后来出现了基于neural network的翻译系统,这类系统对于每一种语言都有一组encoder-decoder,比如要把语言A的一句话翻译到语言B,那么这句话先进入语言A的encoder,编码为一个固定长度(fixed-length)的向量,然后再用语言B的decoder解码成语言B的句子这里特意强调了“固定长度(fixed-length)”这个特点,以便因出这篇文章的...