针对长文本生成摘要在文本摘要领域是一项比较困难的任务,即使是过去最好的深度神经网络模型,在处理这项任务时,也会出现生成不通顺、重复词句等问题。为了解决上述问题,模型作者提出了内注意力机制(intra-attention mechanism)和新的训练方法,有效地提升了文本摘要的生成质量。 模型里应用了两套注意力机制,分别是1)经典...
max_oov)).float().to(self.DEVICE) p_vocab_extended = torch.cat([p_vocab_weighted, extension], dim=1) # Add the attention weights to the corresponding vocab positions. final
所谓attention,就是说生成每个词时都为这个词得到这个概率分布,进而可以使生成的词“更好”。 参考文献: 【1】seq2seq和attention如何应用到文档自动摘要
深度学习之seq2seq模型以及Attention机制 RNN，LSTM，seq2seq等模型⼴泛⽤于⾃然语⾔处理以及回归预测，本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测⽅向的运⽤。1. seq2seq模型介绍 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...
所以,attention机制就是为了解决这种information bottleneck的问题才引入的。 2.2 Attention的核心思想 on each step of thedecoder, usedirect connectionto theencoderto focus on a particular part of the source sentence. step1.对于decoder的每一个timestep t,都计算它和encoder的每一步的点乘,作为score。之后再...
所以,attention机制就是为了解决这种「information bottleneck」的问题才引入的。 2.2 Attention的核心思想 on each step of the decoder, use「direct connection」to the encoder to focus on a particular part of the source sentence. 「step1.」对于decoder的每一个timestep t,都计算它和encoder的每一步的点乘...
所谓attention,就是说生成每个词时都为这个词得到这个概率分布,进而可以使生成的词“更好”。 参考文献: 【1】seq2seq和attention如何应用到文档自动摘要
基于前两篇文章数据预处理和数据集构造的过程后,可以开始针对我们的文本摘要任务进行处理了。这里选用的是经典的seq2seq+attention模型,作为我们的baseline,先完成一个跑通吧。后续基于seq2seq进行其他改进。 核心内容 seq2seq模型的理论,此处不再介绍。简单描述下,其有两(三)部分组成:...
特别是摘要、对话生成这类问题，输入文本中一些词可以通过传统方式预测，另一部分词则可以直接复制在输出文本中，所以copy-net最终的词概率预测由两部分组成，generate-mode和copy-mode，分别用于传统的预测和copy词的预测。上图展示了copy-net，左边是传统的attention-seq2seq结构，右边包含了copy-net全部改进思路。红...
Attention大大提高了机器翻译的表现 Decoder在每一步都更加关注源语言的不同部分 Attention 解决了bottleneck problem Decoder 可以直接关注到源语言的每个词,而不需要用一个向量来表示源句子 Attention 可以缓解梯度消失问题 类似skip-connection Attention 增加了可解释性 ...