基本Sequence to Sequence模型描述了基本的Encoder-Decoder模型,在作为翻译模型的时候,这种基本的Encoder-Decoder模型有较大缺点,就是Encoder部分每一个输入对Decoder部分每一个输出的贡献都是一样的。下面先看一个例子[1], 在基本模型中,每一个英文单词对杰瑞都是一样的贡献,这似乎是不太合理的;也就是说 没有引入...
2014 - Sequence to Sequence models 2014 年,Sutskever 等人提出了 Seq2Seq 模型。Seq2Seq 模型属于编码器-解码器结构,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有非常广泛的应用 Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation-2014 Sequence to sequence learning w...
Seq2seq decoderD^{\alpha},解码器用来从语言内容信息(linguistic embeding)和说话人嵌入向量(speaker embedings)中恢复声学特征序列,解码器(Seq2seq decoder)的输入是说话人编码器(Speaker encoder)的输出,加上文本编码器(Text encoder)的输出或识别编码器(Recognition encoder)的输出, 具体可以表示为\tilde{A} =...
例如,首先根据输入语句,找到第一个翻译的单词“Jane”,然后再找第二个单词“is”,再继续找第三个单词“visiting”,以此类推。 Greedy search缺点: 首先,因为greedy search每次只搜索一个单词,没有考虑该单词前后关系,概率选择上有可能会出错。 例如,上面翻译语句中,第三个单词“going”比“visiting”更常见,模型很...
seq2seq模型的缺点:监督学习的语料有限,容易过拟合 本文提出了改善seq2seq效果的无监督训练方法。 在微调阶段,训练任务为语言模型任务和seq2seq的联合任务。 方法: 启发:带有attention机制的rnn的encoder和decoder工作方式与语言模型相同,所以可以用语言模型来预训练。
1、Seq2Seq模型 1. Seq2Seq模型简单回顾 Seq2Seq是解决序列问题的一种通用算法框架,在文章摘要、标题生成、对话系统、语音识别、图像转文本等领域都有广泛的应用,模型结构如下图所示: 训练时,Encoder的输入是训练数据中的真实序列,Decoder也是训练数据中的真实序列,Decoder阶段每个时刻t的输出经过softmax之后得到选择...
1 Sequence To Sequence模型原理 1.1 与经典循环神经网络比较 Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型。经典的循环神经网络结构: 图1 经典RNN结构 也就是说,输入和输出序列必有相同的时间长度[1]。 但如在机器翻译的任务中,将一句中文翻译成英文,那么这句英文的长度有可能会比中文短,也有可能会比中文长,所以...
Seq2Seqsequence-to-sequence模型简介 Seq2Seqsequence-to-sequence模型简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型。1. 突破了传统的固定⼤⼩输⼊问题框架 2. 开创了将DNN运⽤于翻译、聊天(问答)这类序列型任务的先河 3. 并且在各主流语⾔之间的相互翻译，和语⾳助⼿中⼈机短问快答的应⽤中有...