对于诞生了将Sequence To Sequence模型运用到文本上的“Auto-encoder – Text”。它的大致原理:输入一个单词序列“Mary was hungy. She didn’t find any food”,通过一个RNN把它变成一个词嵌入向量,再把这个词嵌入向量当做Decode的输入,然后让这个Decode输出一模一样的句子(倒序)。 那编码的向量代表这个输入序列...
大部分有竞争力的神经网络序列转换模型都有一个编码器-解码器结构,即编码器将输入序列x从一个特征表示映射到一个序列表达z,然后给定z,解码器每次一个单词的生成输出序列y。在每一步模型相当于一个自回归,即假定当生成下一个文本的时候将先前已生成的单词作为额外的输入(解码器部分)。 Transformer依旧按照这种编码器...
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。 Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以...
假设Seq2Seq模型训练好了,那它的inference流程是什么样的呢? Step 1: 首先Decoder接收Encoder的输入(h_0,c_0),输入为\t,其输出为(h_1,c_1)和m Step 2:之后Decoder的初始状态不再是Encoder的输出,而是上一时刻的(h_1,c_1),其输入也变成了上一时刻预测的m ...
序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型 在这里,编码器和解码器的输入和输出特征数并不固定,而是取决于具体的任务和数据。例如,编码器可能接收一个包含10个词的句子,而解码器可能输出一个包含15个词的句子。 所以在sm的预测里,一般是sequence-to-sequence模型,输出维度取决于自己选。
Sequence to sequence machine translation模型与我们第一节课介绍的language模型有一些相似,但也存在不同之处。二者模型结构如下所示: Language model是自动生成一条完整语句,语句是随机的。而machine translation model是根据输入语句,进行翻译,生成另外一条完整语句。上图中,绿色部分表示encoder network,紫色部分表示decoder...
Sequence to sequence machine translation模型与我们第一节课介绍的language模型有一些相似,但也存在不同之处。二者模型结构如下所示: Language model是自动生成一条完整语句,语句是随机的。而machine translation model是根据输入语句,进行翻译,生成另外一条完整语句。上图中,绿色部分表示encoder network,紫色部分表示decoder...
NLP系列笔记-机器翻译之Sequence-to-Sequence模型 目录 1. Tokenization & Build dictionary 2. One-hot Encoding 3. Seq2Seq 3.1 Encoder 3.2 Decoder 3.3 Inference 4. 总结 参考 1. Tokenization & Build dictionary token是“符号”的意思,那tokenization简单理解就是分词,比如 “我是中国人”可以分解成['我'...
序列到序列模型 Sequence-to-Sequence 是一种由双向RNN组成的encoder-decoder神经网络结构，从而满足输入输出序列长度不相同的情况，实现一个序列到另一个序列之间的转换。