Pointer Network可以解决这个问题,推理长度由输入sentence确定,可变长。 如上图B所示,通过右边紫色通过Attension指向输入,指示当前Step重点关注,或者是当前Step的相关输入分布。 softmax()计算结果即为当前Step的相关输入分布。di可以与当前step的输入Concatenate,做为补充特征。 二、使用Pointer Network做Entity 边界检查 1....
出自论文《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Network》 关键的信息用原文中的一些描述,不关键信息可以用其他语言进行一些描述。下面的两幅图分别描述了传统的seq2seq的模型结构图:encoder(红色)和decoder部分(黄色),通过Attention Mechanism将encoder的隐状态和decoder的隐状态结合成一个中间向量C(...
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...
Pointer Networks[1]是Oriol Vinyals在2015年提出的一种新型的网络结构，其目的是用于输出序列的条件概率。
Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull等等),实际上是Sequence to Sequence learning中encoder RNN和decoder RNN的扩展,主要解决的问题是输出的字典长度不固定问题(输出字典的长度等于输入序列的长度)。 在传统的NLP问题中,采用Sequence to Sequence learning的方式去解决翻译问题,其输出向量的长度...
一是使用CDN(Content Delivery Network,即内容分发网络),如: 这种方式需要联网才有效。 二是将从Three.js的官方网站下载three.js或three.min.js文件(在下载包的Build文件夹中)复制到适当位置,这儿以存放到HTML文件所在的文件夹的子文件夹js中,如: 这种方式不需要联网。 通过script标签来引入three.js比较简单,适合...
Pointer network的关键点在如下公式:uji=vTtanh(W1ej+W2di)j∈(1,...,n)p(Ci|C1,...,Ci−1...
最近很多Text-to-Sparql的方法会与Pointer-network作比较,故进行回顾整理。 会议:NIPS 2015 链接:arxiv.org/pdf/1506.0313 1 简介 近年来,递归神经网络(rnn)一直用于从示例序列中学习函数。然而,它们的架构限制了它们的设置,其中输入和输出以固定帧速率可用。最近引入的序列到序列范式通过使用一个RNN将输入序列映射到...
实现可以参考https://github.com/pytorch/fairseq/blob/main/examples/pointer_generator/README.md，但是...
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...