Seq2Seq 目录 Seq2Seq 1.理论 1.1 基本概念 1.2 模型结构 1.2.1 Encoder 1.2.2 Decoder 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 基本概念 在RNN模型需要解决的问题中,有一类M to N的问题,即输入输出不等长问题,例如机器翻译和生成概述.这种结构又叫做Seq2Seq模型,或者叫Encoder-Decoder模型. 1.2 模型结构 1.2.1 Encoder Encoder可以直接用一个RNN网络,它…

Seq2Seq(Attention) @ 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1…

Transformer 目录 Transformer 1.理论 1.1 Model Structure 1.2 Multi-Head Attention & Scaled Dot-Product Attention 2.实验 2.1 束搜索 2.2 Issue 1.理论 1.1 Model Structure 1.2 Multi-Head Attention & Scaled Dot-Product Attention 2.实验 2.1 束搜索 束搜索过程示意图: 2.2 Issue 贪婪…

Seq2Seq(Attention) 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1 En…

本人由于英语渣,在linux底下经常看文档,但是有没有想有道词典这种软件,所以遇到不懂的单词只能手动复制粘贴在网上查找,这样就很不方便,学了python之后,就试着自己尝试下个在命令行下查找单词翻译的脚本. 在我眼里,实现上面这个要求的脚本语言分几块完成: 一是选好一个单词翻译的网站,优先选择GET方法的(代码写起来比较方便),如果是POST方法也不是没有办法,只是要自己新建一个POST请求,为此我就找到了一个用GET方法查找单词的神器网站——在线翻译_在线词典_金山词霸_爱词霸英语,用起来就很…

目录 制作属于自己的翻译软件(基于PyQt5+Python+实时翻译) 翻译软件上传到github上. 软件截图 主要的思想 界面方面 程序方面 制作属于自己的翻译软件(基于PyQt5+Python+实时翻译) @(目录) 翻译软件上传到github上. 软件地址:translate.exe 源码地址: 源码 软件截图 主要的思想 界面方面   界面主要采用PyQt5的QtDesigner来制作,主要是因为QT的界面可以支持CSS样式,制作起来比较好看,当然为了简单,我自己也没有加任何特效.读者…

基于PYQT5的截图翻译工具 功能介绍 翻译功能 截图功能(快捷键 + 截图存储到剪切板中) 文字识别OCR(基于百度API的文字识别) UI 界面 截图 截图可以使用第三方截图 或 使用PyQt5截图 此文章使用PyQt5的截图 class Snipper(QtWidgets.QWidget): def __init__(self, parent=None, flags=Qt.WindowFlags()): super().__init__(parent=parent, flags=flags…

Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来…

基于自然语言处理角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日21:25:35 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语…

基于机器学习角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月3日08:39:14 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角…