http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前

1. 什么是Attention机制 在"编码器-解码器(seq2seq)"⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息.当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态. 现在,让我们再次思考那⼀节提到的翻译例⼦:输⼊为英语序列"They""are""watching"".",输出为法语序列"Ils""regardent"".&

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

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

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

1. 前言 本文介绍一种无监督的机器翻译的模型.无监督机器翻译最早是<UNSUPERVISED NEURAL MACHINE TRANSLATION>提出.这个模型主要的特点,无需使用平行语料库,使用去噪和回译的步骤构建NMT系统. 2018年Facebook人工智能实验室再次公布了有关无监督神经网络翻译的最新模型<Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation>,相当于用 10 万个参考译文训练过的监督模型.&

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 简介 自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链接以及简单的介绍,以及总结了相关的开源系统和业界大牛,以便其他的小伙伴可以更快的了解神经机器翻译这一领域. 随着知识的逐步积累,本文后续会持续更新.请关注. 2 入门

from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一.Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文.seq2seq 可以用在很多方面:机器翻译.QA 系统.文档摘要生成.Image Captioning (图片描述生成器). 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文

seq2seq模型详解 原创 2017年12月25日 09:41:04 标签: seq2seq / 自然语言 / 机器人   在李纪为博士的毕业论文中提到,基于生成的闲聊机器人中,seq2seq是一种很常见的技术.例如,在法语-英语翻译中,预测的当前英语单词不仅取决于所有前面的已翻译的英语单词,还取决于原始的法语输入;另一个例子,对话中当前的response不仅取决于以往的response,还取决于消息的输入.其实,seq2seq最早被用于机器翻译,后来成功扩展到多种自然语言生成任务,如文本摘要

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 背景及问题 背景: 翻译: 翻译模型学习条件分布后,给定一个源句,通过搜索最大条件概率的句子,可以生成相应的翻译. 神经网络翻译:两个组件:第一个:合成一个源句子x:第二个:解码一个目标句子y. 问题:固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想 本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互. tensorflow基本数学运算用法. import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(

如何运行Moses 1. Moses的历史 Moses是Pharaoh的升级版本,增加了许多功能.它是一个基于短语的统计机器翻译系统,整个系统用C++语言写成,从训练到解码完全开放源代码,可以运行在Linux平台和Windows平台.它有两大特点: 1.1 Factored Translation Model 在Factored Translation Model中,一个单词不仅仅是一个符号(token),而是一个包含多个因子的向量,例如表面词形.词干.词性等.这些因子共同作用来刻画一个单词.

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发

一.介绍 内容 "基于神经网络的机器翻译"出现了"编码器+解码器+注意力"的构架,让机器翻译的准确度达到了一个新的高度.所以本次主题就是"基于深度神经网络的机器翻译技术". 我们首先会尝试使用"编码器+简单解码器"的构架,来观察普通编码器-解码器构架能够取得的效果.然后会尝试"编码器+带有注意力机制的解码器"构架,看看加上注意力能让模型获得怎样的提高. 实验知识点 机器翻译"平行语料"的

Improving Supervised Seq-to-seq Model 有监督的 seq2seq ,比如机器翻译.聊天机器人.语音辨识之类的 . 而 generator 其实就是典型的 seq2seq model ,可以把 GAN 应用到这个任务中. RL(human feedback) 训练目标是,最大化 expected reward.很大的不同是,并没有事先给定的 label,而是人类来判断,生成的 x 好还是不好.   简单介绍一下 policy gradient.更新 encode

作者:龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50543337 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50545650 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 如果让你破译"三体"人文字你会怎么办? 我们试着开一下脑洞:假如你有一个优盘,里面存了大量"三体"人(刘慈欣

   最近因为要做一个title压缩的任务,所以调研了一些text summary的方法.    text summary 一般分为抽取式和生成式两种.前者一般是从原始的文本中抽取出重要的word or sentence,然后按照一定的语法或者句法进行组合,从而对原始的文本进行压缩.再文本摘要的早期,基本都是这个思路,代表性的方法是textrank.所谓生成式的方法,就是试图让机器理解原始的文本,从而自己归纳出原始文本的摘要,给出的结果(词语或者句子)可能是原始文本中没有出现过的,这也是其与抽取

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注

paper:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3219988 data & code:http://dm.nankai.edu.cn/code/STNE.rar STNE:自翻译网络嵌入 该工作认为在节点属性与结构信息再本质上是有一定联系的,提出 STNE 模型,利用 seq2seq 模型进行特征提取,将利用节点信息及网络结构识别节点的过程比喻为翻译的过程 1. 简介 目的:学习网络中节点的低维表示 将利用节点信息及网络结构识别节点的过程比喻为翻译的过程