采用seq2seq序列到序列模型 Seq2Seq模型简介 Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型，这种情况一般是在机器翻译的任务中出现，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，所以输出的长度就不确定了。如下图所，输入的中文长度为4，输出的
参考了pytorch官方文档：https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目，代码分为四个文件：process.py、neural_network.py、train.py、evaluate.py。 先大致说一下搭建chatbot的思路吧，其实很简单：这里的chatbot是基于带Luong attention
前言：SParC是一个基于 Spider 数据集扩展的有上下文依赖的对话是 Text-to-SQL 数据集。不同于 Spider 一句话 对应一个最终 SQL，SParC 通常需要通过多轮对话来实现用户的查询意图，并且在交互过程中，用户会省略很多之前提到的信息，或者新增、修改之前提到过一些内容，使得该任务更具
文章目录 1.Seq2Seq数学公式 2、添加Attention数学公式 参考 1.Seq2Seq Sequence-to-sequence 模型（以下简称 Seq2Seq）是一种深度学习模型，其论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》由谷歌的同学于 2014 年发表于 NIPS 会议，目前已有超过 9400 次的引
数据集 下载地址: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip 数据预览–部分 She folded her handkerchief neatly. Elle plia soigneusement son mouchoir. She folded her handkerchief neatly. Elle a soigneusement plié son mouchoir. She found a need and sh
前言 最近在搞一个多标签分类的项目，发现多标签分类问题中的多标签难点可以转化为序列生成问题（如下图，引自论文《Ensemble Application of Convolutional and Recurrent Neural Networks for Multi-label Text Categorization》[1]），论文中思想讲的很透彻，图也一目了然，但是RNN的具体
基于seq2seq文本生成的解码/采样策略 目录基于seq2seq文本生成的解码/采样策略1. 贪婪采样2. 随机采样3. 参考 基于Seq2Seq模型的文本生成有各种不同的decoding strategy。文本生成中的decoding strategy主要可以分为两大类： Argmax Decoding: 主要包括beam search, class-factore
文章目录 seq2seq相关资料 RNN: recurrent neural network，递归（循环）神经网络 优点 输入是多个且有序的，可以模拟人类阅读的顺序 去读取文本或别的序列化数据。通过隐藏层神经元的编码，上一个隐藏层神经元的信息，可以传递到下一个隐藏层神经元，因而形成一定记忆能力，能够更好
CS224n-2019的第八讲《Neural Machine Translate， seq2seq with Attention》 Machine Translate历史 Statistics MT这是基于统计的机器翻译，核心思想是最大化一个概率分布，最终拆分成两个部：一是翻译模型，二是语言模型。（这块没有弄懂）其中需要大量的人工操作，非常的复杂。之前的go
本节将介绍如何把seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。 1. 混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager、命令式的界面进行交互能带来很大便利。 这使用户能够在使用Pytho
此分类模型是来自序列模型Convolutional Sequence to Sequence Learning，整体构架如上图所示。 原论文是用来做语言翻译，这里我将稍微修改用来做问答中的slot filling和intent detection联合建模。 本项目中的图片和原始代码是改自https://github.com/bentrevett/py
import tensorflow as tf SRC_TRAIN_DATA = '/path/to/data/train.en' # 源语言输入文件 TRG_TRAIN_DATA = '/path/to/data/train.zh' # 目标语言输入文件 CHECKPOINT_PATH = '/path/to/seq2seq_ckpt' HIDDEN_SIZE = 1024 NUM_LAYERS = 2 SRC_VOCAB_SIZE =
Seq2Seq Model 缺陷: 由于Decoder的输入是且仅是Encoder输出在最后的\(H_m\), 因此可能会丢失部分前面的信息, 并在序列越长此问题越严重. Attention 如何改进Seq2Seq model的遗忘问题 SimpleRNN + Attention: \(S_0\)现在不仅是最后一个\(h_m\), 而是对于每一个\(h_i\)都给予
什么是注意力（Attention）？ 注意力机制可看作模糊记忆的一种形式。记忆由模型的隐藏状态组成，模型选择从记忆中检索内容。深入了解注意力之前，先简要回顾Seq2Seq模型。传统的机器翻译主要基于Seq2Seq模型。该模型分为编码层和解码层，并由RNN或RNN变体（LSTM、GRU等）组成。编码矢量是从模
声明：本文是学习https://lena-voita.github.io/nlp_course/seq2seq_and_attention.html的笔记，小伙伴也可以自行跳转学习原文。 在之前的文章中我们介绍了什么是Seq2Seq，现在我们来介绍一下什么是Attention。 Atteintion 问题 固定的编码器表示问题 固定的源信息表示是不理想的：
什么是Seq2Seq Seq2Seq模型，全称Sequence to sequence，由Encoder和Decoder两个部分组成，每部分都是一个RNNCell（RNN、LSTM、GRU等）结构。Encoder将一个序列编码为一个固定长度的语义向量，Decoder将该语义向量解码为另一个序列。输入序列和输出序列都可以是不定长序列。 Seq2Seq可以用
文章目录 1. seq2seq 框架2. seq2seq任务类型4. 文本生成任务的评价方法4.1 BLEU4.2 ROUGE4.2.1 ROUGE-N （将BLEU的精确率优化为召回率）4.2.2 ROUGE-L （将BLEU的n-gram优化为公共子序列）4.2.3 ROUGE-W （ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版）4.2.4 ROUGE-S （Skip-Bigram Co-Occurrence Sta
Seq2seq的思想和应用 Encoder-decoder第一篇：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statis Machine Translation Seq2seq：sequence to sequence Learning with Neural Networks 知识图谱增加可解释性：seq2seq interpretability knowledge graph Train
人机对话 概述 我做过的这种生成式的项目有两个 **人机对话(智能问答)分为问（encoder）｜答（decoder）**两个阶段 seq2seq+attention
前言 在看李宏毅的hw8：seq-to-seq时，发现要动手完成下面任务，懵了。 我还是个初学者，虽然我最近看了李宏毅关于语音辨识部分,也看完hw4，但代码能力还是0。 网上找不到这次作业任务的实现，找到pytorch官网关于seq-to-seq的实现，先学一下。 资料 知识都是借鉴和查出来的。 pytorch官
随着互联网经济的普及定位技术的快速发展，人们在日常生活中产生了大量的轨迹数据，例如出租车的GPS数据、快递配送员PDA产生的轨迹数据等。轨迹数据是一种典型的时空数据（Spatial-Temporal Data），是按照时间顺序索引且空间变化的一系列数据点。在时空数据的数据挖掘中，我们也会大量
本文主要介绍了用 pytorch 实现简单的 Seq2Seq 机器翻译任务，参考了 李宏毅老师的深度学习课程 的作业八，数据集也来自于此，视频课程可以在B站学习（https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=53）。算法理论可以阅读论文"Sequence to Sequence Learning with Neural Networks"，
参考： 超越BERT、GPT，微软提出通用预训练模型MASS 微软在ICML 2019提出全新的通用预训练方法MASS，在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中，MASS帮助中-英、英-立陶宛两个语言对取得了第一名的成绩。 MASS: Masked Seque
构造方法：删除缩写词，替换相似词。 def read_samples_by_string(self, path): for tokens in self.read_tokens(path): source = [] target = [] for token in tokens: target.append(token) # Randomly dropout some
机器翻译 1.定义 将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言， 用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 2.code 实现 ## 机器翻译定义 """ 主要是将一段文本从一种语言自动翻译成另
