本文的主要贡献是提出一种很直观的多轮对话交互模型. 作者提出Attention可以作为对单个句子的处理, 比如捕捉句子中的关键词, 但是整个对话的结构和连贯性却没法捕捉,所以用Intention Network 来捕捉到真个对话的结构和连贯性这种high-level的信息。思想跟上一篇论文相似,也是单纯的Attention无法捕捉整体的语义信息。 本篇...
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 5.1 引入相关库并进行...
Self attention是Google在 “Attention is all you need”论文中提出的”The transformer”模型中主要的概念之一,我们可以把”The transformer”想成是个黑盒子,将输入句输入这个黑盒子,就会產生目标句。 最特别的地方是,”The transformer”完全捨弃了RNN、CNN的架构。 The transformer “The transformer”和Seq2seq模...
从Seq2Seq 到 Attention:彻底改变序列建模 探究Attention机制和意力的起源。 简介 在这篇博文中,将讨论注意力机制的起源,然后介绍第一篇将注意力用于神经机器翻译的论文。由于上下文压缩、短期记忆限制和偏差,具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型失败了。该模型的 BLEU 分数随着序列长度的增加而不断降低。 上图显示,随...
深度学习之seq2seq模型以及Attention机制 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...
谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译。传统的神经机器翻译大都是利用RNN或者CNN来作为encoder-decoder的模型基础,而谷歌最新的只基于Attention的Transformer模型摒弃了固有的定式,并没有用任何CNN或者RNN的结构。该模型可以高度...
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,今年GPT-2生成文本(写作)的水平也有了显著提高。 目前这些最先进的技术都基于Transformer模型,该模型从RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention,ConvS2S,Transformer一步步进化而来,还...
见(论文翻译) NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 代码实现 import torch.nn as nn import torch class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, method='dot'): super(Attention, self).__init__() ...
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。例如，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：[公式]其中，attn表示attention操作，因为attention可以通过不同的方法...
基于改进Seq2Seq-Attention模型的文本摘要生成方法 针对文本摘要生成中词汇语义表达不准确,重复生成以及核心词丢失等问题,提出了一种混合式文本摘要自动生成方法进行摘要抽取,并通过Seq2Seq-Attention模型进行文本摘要... 门鼎,陈亮 - 《电子设计工程》 被引量: 0发表: 2022年 基于Seq2Seq模型的文本摘要生成方法研究...