Seq2Seq 模型允许我们使用长度不同的输入和输出序列，适用范围相当广，可用于机器翻译，对话系统，阅读理解等场景。Seq2Seq 模型使用时可以利用 Teacher Forceing，Attention，beam search 等方法优化。参考文献 博客园：RNN神经网络模型的不同结构]知乎：Tensorflow中的Seq2Seq全家桶知乎：Attention机制详解（一）——Seq...
本讲笔者要说的是著名的 seq2seq 模型,翻译过来也就是序列对序列的模型,在前面 RNN 的几种类型内容中我们已经了解到了 seq2seq 本质上是一种多对多(N vs M)RNN 模型,也就是输入序列和输出序列不等长的 RNN 模型。也正是因为 seq2seq 的这个特性,使得其有着广泛的应用场景,比如神经机器翻译、文本摘要、语...
Seq2Seq(Sequence to Sequence,序列到序列模型) 是一种循环神经网络的变种,包括编码器 (Encoder)和解码器 (Decoder)两部分。Seq2Seq 是自然语言处理中的一种重要模型,可以用于机器翻译、对话系统、自动文摘。 Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型,这种情况一般是在机器翻译的任务中出现,将一句中文翻译成英文...
NLP中常见模型介绍:Seq2Seq模型发布于 2020-08-26 23:03 · 3059 次播放 赞同2添加评论 分享收藏喜欢 举报 深度学习(Deep Learning)机器学习自然语言处理模型 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 30:46 美国大选——扎克伯格的秘密! 听风的蚕 · 4442 次播放 11:23 世界上最大的...
seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用。以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入的固定长度向量解码成输出...
顾名思义,seq2seq 模型就像一个翻译模型,输入是一个序列(比如一个英文句子),输出也是一个序列(比如该英文句子所对应的法文翻译)。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。 举个例子 在机器翻译:输入(hello) -> 输出 (你好)。输入是1个英文单词,输出为2个汉字。 在对话机器中:我们提(输入...
序列到序列(Sequence-to-sequence)模型是一种深度学习模型,在诸如机器翻译、文本摘要和图像标题生成等任务中取得了许多成功。Google Translate 在 2016 年底开始在生产环境中使用 [2]这种模型。这些模型在两篇开创性论文(Sutskever et al., 2014 [3],Cho et al., 2014 ...
Seq2Seq模型实际上是一个Encoder-Decoder的网络模型,由Encoder将变长的序列编码压缩成固定长度的向量 ,然后由Decoder将 解码成目标序列 Seq2Seq [GO] 启动序列的解码,当解码到输出 [EOS] 时结束 h0 是初始化的隐藏变量,s0 是初始化的解码输出 每一个 Input 参与到后一个 Input 的编码过程,使每一个Input的信...
1、机器翻译:Seq2Seq模型在机器翻译任务中取得了巨大成功,能够将一种语言的文本翻译成另一种语言,如谷歌翻译就采用了Seq2Seq模型。 2、对话生成:Seq2Seq模型被广泛应用于对话系统中,能够生成自然流畅的回复,提升了对话系统的交互体验。 3、摘要提取:在文本摘要生成任务中,Seq2Seq模型能够从长篇文章中提取出关键信息...
seq2seq 模型简介 根据官网教程 星之卡比 模型的细节和代码我都不想详细讲了,但是会列出几条看代码之前没有注意到或者和我想象的不同的细节: 1.softmax层只完成了从数字到概率的映射,并不包含任何权重矩阵。 2.tqdm作为进度条工具可以节省很多打印语句...