seq2seq模型(Sequence to Sequence模型)在机器翻译到语音识别、图片描述等领域,都起到了巨大的作用,本文我们以机器翻译为背景介绍Sequence to Sequence模型,并在后面介绍 beam search attention model 1. 传统语言模型与文本生成 在RNN Part 2-Tensorflow实现RNN中我们以文本自动生成为背景,介绍了语言模型,假设一个句子...
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...
最常见的Sequence to Sequence(序列到序列)的模型是机器翻译 在机器翻译任务中,有一个输入序列 x1,x2,…,xm 和一个输出序列 y1,2,…,n ,这两个序列的长度可以不同,机器翻译就是给定输入序列 x1,x2,…,xm 找到最可能的目标序列 y1,2,…,n ,即最大化给定x时y的概率。 这里其实与人类翻译时很像,比如...
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...
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。