NLP系列笔记-机器翻译之Sequence-to-Sequence模型 本文主要分成三个部分,首先介绍对句子tokenization,之后介绍句子编码方式,最后介绍Seq2Seq模型细节。 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', '是', '中国人'] 假设我们需要...
下图给出了Seq2Seq更加直观的网络结构示意图。 Seq2Seq Model 参考 NLP领域中的token和tokenization到底指的是什么? - 周鸟的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/64984731/answer/292860859
下图给出了Seq2Seq更加直观的网络结构示意图。 Seq2Seq Model
但是其有一个弊端,即它需要有足够的标注数据,因此其并不适用于去做序列到序列的映射任务(map sequences to sequences)。本论文主要贡献在于提出了一种端到端(end-to-end)的神经网络模型,来学习这种映射关系。作者用一个多层的LSTM网络来将输入序列映射(编码)为一个固定大小纬度的向量,再用另外一个多层的LSTM网络...
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 ...
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...
Convolutional Sequence to Sequence Learning 是 Facebook 在 2017 年发表的论文,提出 ConvS2S 模型。Seq2Seq 模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有非常广泛的应用。Seq2Seq模型是Encoder-Decoder结构,当应用在 NLP 领域时,它的编码器和解码器通常都都选择 RNN/ LSTM / GRU / SRU 网络。而这篇论...
但是其有一个弊端,即它需要有足够的标注数据,因此其并不适用于去做序列到序列的映射任务(map sequences to sequences)。本论文主要贡献在于提出了一种端到端(end-to-end)的神经网络模型,来学习这种映射关系。作者用一个多层的LSTM网络来将输入序列映射(编码)为一个固定大小纬度的向量,再用...
基于小黄鸡50w对话语料构建的SequenceToSequence生成式单轮对话模型。 本项目是参照慕课网“NLP实践TensorFlow打造聊天机器人”实战课程实现了一个基于SequenceToSequence模型的单轮聊天机器人,对模型进行了一定改进优化,使其回答效果大大提高。 我们先来看看模型效果: ...
使用CNN构造序列模型参考论文:Attention Is All You Need, Convolutional Sequence to Sequence Learning 。之所以使用CNN来做序列模型,是为了能够进行高度的并行化,不像RNN需要等待上一个节点运算后传到下一个节点才能进行输出,并且也更容易训练。 2. 编码器与解码器...