自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search(集束搜索). 生成式任务相比普通的分类.tagging等NLP任务会复杂不少.在生成的时候,模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的,而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果.也就是说,每一个时间步,模型给出的都是基于历史生成结果的条件概率.为了生成完整的句子,需要一个称为解码的额外动作来融合模型多个时间步的输出,而且使得最终得到的序列的每一步条件概率连乘起来最大. 在文本生成任务中,每一个时间步可能

目录 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 贪心搜索 Beam Search Beam Search代码解析 准备初始输入 序列扩展 准备输出 总结 Beam Search快速理解及代码解析(下) Beam Search的问题 解决对策 随机采样 top-k采样 核采样(Nucleus sampling) 惩罚重复 代码解析 参考资料 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Se

Beam Search的问题 先解释一下什么要对Beam Search进行改进.因为Beam Search虽然比贪心强了不少,但还是会生成出空洞.重复.前后矛盾的文本.如果你有文本生成经验,一定对这些现象并不陌生.在语言模型还不像如今的BERT.GPT这么厉害的时候,这种现象更加明显. 没有经验也没关系,我们来看一个论文里面的例子.输入模型的引文(context) "The study, published in the Proceedings of the They were cattle c

  使用设计时 T4 文本模板,您可以在 Visual Studio 项目中生成程序代码和其他文件. 通常,您编写一些模板,以便它们根据来自模型的数据来改变所生成的代码. 模型是包含有关应用程序要求的关键信息的文件或数据库. 例如,您可能具有一个将工作流定义为表或关系图的模型. 可以从该模型生成执行工作流的软件. 当用户的要求变化时,可以很容易地与用户讨论新的工作流. 从工作流重新生成代码比手动更新代码更可靠. 说明 模型是描述应用程序特定方面的数据源. 它可以是任何形式.任何类型的文件或数据库

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

https://github.com/shawnwun/RNNLG 数据集 给出了4个行业的语料,餐馆.酒店.电脑.电视,及其组合数据. 数据格式 任务 根据给定格式的命令,生成自然语言. 方法.模型.策略 作者给出了5种模型,2种训练(优化)策略.2种解码方式 * Model - (knn) kNN generator: k-nearest neighbor example-based generator, based on MR similarty. - (ngram) Class-base

更新 1.更新小伙伴 @大龄Giser 提出好点子:试试VS的插件扩展:VSIX.ItemProject等,将T4模板给制作插件,这里先记下,有懂的小伙伴可以自己先试试,我会在以后更新. 2.感谢小伙伴  @博客园董事长的测试和指正,本文 T4 模板已经支持 Oracle 3.再次感谢小伙伴 @大龄Giser  关于 使用VSIX+ProjectTemplate创建项目模板,提供开源支持:https://www.cnblogs.com/OlderGiser/p/9796403.html 4.感谢

构建seq2seq模型,并训练完成后,我们只要将源句子输入进训练好的模型,执行一次前向传播就能得到目标句子,但是值得注意的是: seq2seq模型的decoder部分实际上相当于一个语言模型,相比于RNN语言模型,decoder的初始输入并非0向量,而是encoder对源句子提取的信息.因此整个seq2seq模型相当于一个条件语言模型,本质上学习的是一个条件概率,即给定输入\(x\),学习概率分布\(P(y|x)\).得到这个概率后,对应概率最大的目标句子\(y\)就是模型认为的最好的输出.我们

贪心搜索(greedy search) 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度. 集束搜索(beam search) 集束搜索可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量.集束搜索是在测试阶段为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段无需使用. 假设字典为[a,b,c],beam size选择2,则如下图有: 1:在生成第1个词的时候,选择概

Carbon 是一个可以帮助你创建和分享源代码美丽图像的小工具.开始在文本区域输入或拖入代码文件以开始使用.你还在等什么? 让你的设计实力给阅读者留下深刻印象. 在线演示      免费下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[源码下载] 12款经典的白富美型 jQuery 图片轮播插件 本文链接:Carbon - 在线

有一段时间没有进行总结SNF快速开发平台了,这段时间把今年在框架升级部分进行整理说明. 下面就把代码生成器升级部分介绍一下: 1.新增BS页面生成代码 2.新增视图支持 3.新增 数据库配置 1.新增BS页面生成代码 1.1.单表管理页面效果 1.2.单表表格+表单管理页面 1.3.主细表表格及编辑页面 1.4.选择控件,很强大功能,用代码生成器可以直接生成选择控件,产品组和项目组有最大的灵活性. 2.新增视图支持,有很多时间客户一线人员多数做的是报表统计工作,所以会用到比较复杂的视图,字段很多

关于beam search 之前组会中没讲清楚的 beam search,这里给一个案例来说明这种搜索算法. 在 Image Caption的测试阶段,为了得到输出的语句,一般会选用两种搜索方式,一种是贪心采样的方法(sample),即:每个时刻都选择输出概率最大的那个单词,作为当前时刻的输出. 另一种常用的搜索方法就是:beam search.此处,借用知乎的一个案例: 假设词表大小为3,内容为a,b,c.beam search size是2,那么在decoder解码的时候: 1: 生成第1个

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. http://www.mathworks.cn/products/matlab-coder/ 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤:①准备用于产生代码的MATLAB算法:②检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码):③产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2008中验证: 一个简单的例子,两数相乘: .安装ma

<工具产生背景>          由于SOAP是一种基于xml的文件,手动编写SOAP文件太机械耗时,在这种背景下产生了gSAOP 这个工具,用于生成各种类型的代码,目前支持C/C++,如果索引ONVIF框架代码就会发现,代码中最主要的工作是将程序中的数据生成xml文件,或者是将xml文件中的数据解析成程序中的数据. <准备工作> ➤工具下载          到网站https://www.genivia.com/dev.html下载相应工具,目前最新的版本是gSOAP 2.8.

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-

NetCore2.1 WebAPI 根据swagger.json自动生成客户端代码 https://www.cnblogs.com/hunanzp/p/9297361.html 前言 上一篇博客中我们可以得知通过Swagger插件可以很方便的提供给接口开发者在线调试,但是实际上Swagger附带的功能还有很多, 比如使用NSwag生成客户端调用代码,进一步解放接口开发者. NSwag NSwag是一个发布在GitHub上的开源项目,它可以根据Swagger说明页上的swagger.json文件生

Q: 什么是Beam Search? 它在NLP中的什么场景里会⽤到? 传统的广度优先策略能够找到最优的路径,但是在搜索空间非常大的情况下,内存占用是指数级增长,很容易造成内存溢出,因此提出了beam search的算法. beam search尝试在广度优先基础上进行进行搜索空间的优化(类似于剪枝)达到减少内存消耗的目的. 在sequence2sequence模型中,beam search的方法只用在测试的情况,因为在训练过程中,每一个decoder的输出是有正确答案的,也就不需要beam s

贪心搜索(greedy search): 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度. 集束搜索(beam search): 集束搜索可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量.集束搜索是在测试阶段为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段无需使用. 假设字典为[a,b,c],beam size选择2,则如下图有: 1:在生成第1个词的时候,选

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