序列到序列任务(Sequence-to-Sequence,简称 Seq2Seq) 是一种机器学习任务,它的目标是将一个序列(如文本、音频、图像等)映射到另一个序列。该任务广泛应用于自然语言处理(NLP)领域,尤其是在翻译、文本生成、摘要生成等任务中。 具体含义: 在 Seq2Seq 模型中,输入
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。 自动编码器(Autoencoders)和序列...
具体来说,将预训练和微调任务形式化为统一的sequence-to-sequence,并通过手工的instructions来实现任务任务无关。Transformer作为模态无关的计算引擎,其具有一个约束,不可学习的任务相关或者模态相关组件将会被添加至下游任务。其可以表示不同模型的信息,通过一个跨所有任务的全局共享多模态词表。 总的来说: 作者提出...
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 x_1, x_2,…,x_m 和一个输出序列 y_1, _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 x_1, x_…
NLP系列笔记-机器翻译之Sequence-to-Sequence模型,本篇文章内容基于ShusenWang老师的《RNN模型与NLP应用》系列课程。课程视频链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLvOO0btloRnuTUGN4XqO85eKPeFSZsEqK课件:https://github.com/wangshu
A Sequence-to-Sequence Approach to Dialogue State Tracking 概要 本文提出了一种新的对话状态跟踪方法,称为 Seq2SeqDU,它将 DST 形式化为一个序列到序列问题。Seq2Seq-DU 的 独特之处 是它使用两个基于 BERT 的编码器分别对对话中的话语和模式描述进行编码,一个注意者计算话语嵌入和模式嵌入之间的注意...
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'...
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ---第一菇 - 摘要--- 1.1 论文摘要 深度神经网络(DNNS)在2014年之前已经被证明可用于各种复杂的学习任务,并且均被证实其可行性及高准确率。但是其有一个弊端,即它需要有...
second LSTM is essentially a recurrent neural network language model except that it is conditioned on the input sequence. (Note that this page refers to the original seq2seq not general sequence-to-sequence models) Introduced by Sutskever et al. in Sequence to Sequence Learning with Neural ...
点击查看原文 背景介绍 Sequence to Sequence模型最早是由google工程师在2014年Sequence to Sequence Learning with...