<A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference>（自然语言推理）

【<A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference>（自然语言推理）】的更多相关文章

<A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference>（自然语言推理）

http://www.xue63.com/toutiaojy/20180327G0DXP000.html 本文提出一种简单的自然语言推理任务下的神经网络结构,利用注意力机制(Attention Mechanism)将问题分解为可以单独解决的子问题,从而实现了并行化.在斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集上,本文工作取得了极好的效果,并且比之前的工作减少了一个数量级的参数数量,而且模型结构不依赖任何单词顺序信息.延伸模型加入了句子内的Attention以考虑一部分单词词序信息,得到更好的提升效果.…

《Enhanced LSTM for Natural Language Inference》（自然语言推理）

解决的问题自然语言推理,判断a是否可以推理出b.简单讲就是判断2个句子ab是否有相同的含义. 方法我们的自然语言推理网络由以下部分组成:输入编码(Input Encoding ),局部推理模型(Local Inference Modeling ),和推理合成(inference composition).结构图如下所示: 垂直来看,上图显示了系统的三个主要组成部分:水平来看,左边代表称为ESIM的序列NLI模型,右边代表包含了句法解析信息的树形LSTM网络. 输入编码 # Based on…

论文阅读笔记: Natural Language Inference over Interaction Space

这篇文章提出了DIIN(DENSELY INTERACTIVE INFERENCE NETWORK)模型. 是解决NLI(NATURAL LANGUAGE INFERENCE)问题的很好的一种方法. 模型结构首先, 论文提出了IIN(Interactive Inference Network)网络结构的组成, 是一种五层的结构, 每层的结构有其固定的作用, 但是每层的实现可以使用任意能达到目的的子模型. 整体的结构如下图: 模型结构从上到下依次为: Embedding Layer: 常见的对w…

<<Natural Language Inference over Interaction Space >> 句子匹配

模型结构 code :https://github.com/YichenGong/Densely-Interactive-Inference-Network 首先是模型图: Embedding Layer 词嵌入+字嵌入+syntactical features (句法特征) 拼接. 词嵌入:glove pre-trained, 可训练字嵌入:conv1d +maxpoling ,解决oov问题,(P,H公用同一个卷积参数)syntactical features: pos tagging+b…

第四篇：NLP(Natural Language Processing)自然语言处理

NLP自然语言处理: 百度AI的 NLP自然语言处理python语言--pythonSDK文档: https://ai.baidu.com/docs#/NLP-Python-SDK/top 第三方模块:pip install baidu-aip NLP_test.py from aip import AipNlp """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = ' API_KEY = 'jM4b8GIG9gzrzySTRq3szK…

《Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences》（句子匹配）

问题: Natural language sentence matching (NLSM),自然语言句子匹配,是指比较两个句子并判断句子间关系,是许多任务的一项基本技术.针对NLSM任务,目前有两种流行的深度学习框架.一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络结构得到两个句子向量,然后对这两个句子向量做匹配.这种共享参数的方式可以有效减少学习的参数,让训练更方便.但是这种方式只是针对两个句子向量做匹配,没有捕捉到两个句子之间的交互信息.于是有了第二种框架matchi…