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Seq2Seq
2024/4/12 10:50:07
NLP：训练一个中文问答模型Ⅰ-Step by Step
训练一个中文问答模型I-Step by Step 本文基于经典的NMT架构（Seq2SeqAttention)，训练了一个中文问答模型，把问题到答案之间的映射看作是问题到答案的翻译。基于Tensorflow 2.x实现，分词采用了jieba，在中文词汇粒度上训…
使用 Seq2Seq 模型进行文本摘要
目录
引言
1 导入数据集
2 清洗数据集
3 确定允许的最大序列长度
4 选择合理的文本和摘要
5 对文本进行标记
6 删除空文本和摘要
7 构建模型
7.1 编码器
7.2 解码器
8 训练模型
9 测试模型
10 注意
11 整体代码 引言
文本摘要是指在捕捉其本质的同时缩短长文本的…
tensorflow之seq2seq阅读笔记
学习tensorflow最好的方式还是阅读官方文档：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/seq2seq/
一、tensorflow的RNN使用：
1.使用LSTM lstm rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)# Initial state of the LSTM memory.state tf.zeros([bat…
针对结构映射的SVM算法：核心思路解读
最近准备做一个NER和指代消解相关的课题，在和同学们读相关文章。今天有个同学找到了个挺有意思的文章，用SVM做NER的。我感觉这想法挺奇特的，SVM怎么处理文本和序列？于是我去看了一下，他找的那篇文章是个套壳文章&#…
自动文摘（Automatic document summarization）方法综述（四）——基于神经网络的（neural summarization）方法
前三篇博客（一）、（二）、（三）总结了抽取式自动文摘的一些经典方法，传统抽取式自动文摘方法将文档简单地看作是一组文本单元（短语、句子等）的集合，忽略了文档所…
基于卷积的神经网络的时间序列预测——WaveNet
基于卷积的神经网络的时间序列预测——WaveNet
原文博客的参考地址：https://jeddy92.github.io/JEddy92.github.io/ts_seq2seq_conv/
项目参考地址：https://github.com/JEddy92/TimeSeries_Seq2Seq/blob/master/notebooks/TS_Seq2Seq_Conv_Intro.ipynb…
从零实现深度学习框架——Seq2Seq机器翻译实战
引言 本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。 💡系列文章完整目录： 👉点此👈 要深入理解…
Huggingface微调BART的代码示例：WMT16数据集训练新的标记进行翻译
BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执行翻译任务。 如果你想在翻译任务上测试一个新的体系…
seq2seq与引入注意力机制的seq2seq
1、什么是 seq2seq？
就是字面意思，“句子 到 句子”。比如翻译。
2、seq2seq 有一些特点
seq2seq 的整体架构是 “编码器-解码器”。
其中，编码器是 RNN，并将 最后一个hidden state（隐藏状态）【即&…
基于Seq2Seq模型的机器翻译
如标题所见，这篇博客的主题就是基于Seq2Seq模型的机器翻译，它的主要任务就是将一种语言翻译为另一种语言，在这里我们以英语翻译成法语为例子，如Im a student.---->>>Je suis tudiant.
这份数据是公开，可以直…
引入Attention的Seq2Seq模型-机器翻译
在上一篇博客中，我们介绍了 基于Seq2Seq模型的机器翻译。今天，在此基础上，对模型加入注意力机制Attention。
模型结构
首先，我们先了解一下模型的结构，基本与Seq2Seq模型大体一致：
首先，第一…
NLP中的Seq2Seq与attention注意力机制
文章目录 RNN循环神经网络seq2seq模型Attention（注意力机制）总结参考文献RNN循环神经网络
RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中，对于处理序列数据有很好的效果，常见的序列数据有文本、语音等，至于为什么要用到循环神经网络而不是传统的神经网络，我们在这里举一个…
NLP学习笔记(五) 注意力机制
大家好，我是半虹，这篇文章来讲注意力机制 (Attention Mechanism) 在序列到序列模型中的应用 在上一篇文章中，我们介绍了序列到序列模型，其工作流程可以概括为以下两个步骤
首先，用编码器将输入序列编码成上下文向量&a…