可以说attention是目前NLP领域最重要的概念之一。 将seq2seq与attention机制结合来自于论文[2]。attention方法的思想是让每个解码的步骤都参考编码器所有时刻的输出而不仅是最后的状态。如下图所示,在汉译英例子中,翻译"I like"后的单词时参考encoder所有时间步的输出。attention机制原理如下: et,i=attn(htdec,hienc...
Seq2Seq(attention)的PyTorch实现_哔哩哔哩_bilibili 图解注意力机制https://wmathor.com/index.php/archives/1450/ https://wmathor.com/index.php/archives/1432/ 注意力机制 首先下图是一个encoder结构 这里把h1到的hm称之为output,把最后一个时刻的输出hm记作为s0,它们的值是相等的,接下来把s0和所有的hi做一...
在上述的Seq2Seq模型中,生成目标句子中的单词时,不论生成哪个单词,都根据语义编码C,比如将“I love you” 翻译成“我爱你”时,“I love you”三个词对“我”的贡献度都一样,而我们希望“I”对“我”的贡献度更大,于是使用了Attention算法。 实现Attention的方式有很多种,这里展示比较常用的一种。在Encoder...
在上述的Seq2Seq模型中,生成目标句子中的单词时,不论生成哪个单词,都根据语义编码C,比如将“I love you” 翻译成“我爱你”时,“I love you”三个词对“我”的贡献度都一样,而我们希望“I”对“我”的贡献度更大,于是使用了Attention算法。 实现Attention的方式有很多种,这里展示比较常用的一种。在Encoder...
Pytorch_Seq2Seq与Attention,自然语言处理是典型的序列问题,其底层算法在最近几年迅速发展,比如去年年底发布的BERT在11项自然语言处理任务中表现卓越
Seq2Seq模型的结构图如下所示: 总体结构包括Encoder和Decoder两部分,以及Attention机制,其中: Encoder接收输入序列,输出隐含状态序列和初始上下文向量s0s_0s0。 Decoder依据生成的每个输出和对应的上下文向量c0c_0c0,逐步生成输出序列。 Attention机制允许Decoder在生成每个输出时,考虑Encoder输出中不同位置的信息。
1、seq2seq中引入attention机制 首先attention机制常用在seq2seq模型中,下图一是传统的seq2seq,输出y对输入序列x1,x2,x3...没有区分,没有辨识度,下图二中我们引入了attention机制,每个输出的词y受输入X1,X2,X3...影响的权重不同,这个权重便是由Attention计算,因此可以把Attention机制看成注意力分配系数,计算输...
训练了两个模型进行对比,一般RNN encoder-decoder和attention encoder-decoder,每个模型训练两次,分别使用30字和50字句子进行训练,然后使用20字句子进行验证,最后发现,确实有较大提升。 5. 模型实现 在这里,通过构建四个模块来实现这个模型:encoder,attention,decoder,seq2seq,使用数据集为Multi30k ...
1. seq2seq与attention 1.1 seq2seq模型 seq2seq模型主要用于解决输入为一个文本序列，输出也为一个文本序列的问题，如机器翻译，问答等。该模型由encoder与decoder组成，均采用LSTM实现。其原理是将源序列通过encoder处理压缩为一个向量，代表源序列，然后将此向量作为decoder的初始状态，decoder根据状态...
1.3 attention Seq2Seq Encoder 因为attention机制这个差别就比较大,使用单层GRU,通过bidirectional RNN,每层可以有两个RNN网络,这样就可以从左到右,从右到左对输入seq进行观察,得到上下文向量,从某种意义上说,是一种对文本的理解。 Encoder输入参数: input_dim输入encoder的one-hot向量维度,这个和输入词汇大小一致,就...