自然语言处理（NMT）和序列模型（sequence-to-sequence）

最新推荐文章于 2025-04-14 21:45:59 发布
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分类专栏： NMT(自然语言处理)
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博客提供了自然语言处理相关的学习资源，包括perplexity（困惑度）的数学意义讲解，N - gram模型、log - linear模型的详解，还有与静态机器翻译有关的probability - wiki链接，方便学习者深入了解自然语言处理知识。

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1、自然语言处理中 perplexity（困惑度）的讲解：https://blog.youkuaiyun.com/index20001/article/details/78884646

数学意义困惑度讲解：https://blog.youkuaiyun.com/jiaqiang_ruan/article/details/77989459?locationNum=2&fps=1

2、N-gram模型详解：https://blog.youkuaiyun.com/taoqick/article/details/70755688

3、log-linear模型详解：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5040191.html

https://blog.youkuaiyun.com/h2026966427/article/details/79930917

4、probability-wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Probability（和静态机器翻译有关）

【自然语言处理（NLP）】基于序列到序列的中-英机器翻译
m0_54754302的博客
10-16 4007
【自然语言处理（NLP）】基于序列到序列的中-英机器翻译，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
自然语言处理之机器翻译：Sequence-to-Sequence模型与多模态应用
zhubeibei168的博客
04-14 563
多模态数据融合是将不同类型的输入数据（如图像、音频、文本等）整合到一个统一的表示中，以增强模型的理解能力。在自然语言处理与机器翻译领域，多模态Seq2Seq模型通过融合视觉与文本信息，能够更准确地理解和生成语言，尤其是在描述图像内容的翻译任务中。通过上述步骤，我们了解了如何构建和训练一个多模态Seq2Seq模型，以及如何在真实世界的应用中使用它。多模态模型能够处理更复杂的信息，从而在翻译、描述生成等任务中提供更准确的结果。
S2S (sequence to sequence) 算法理解
Work Hard, Play Harder!
08-05 5760
最近S2S火得一塌糊涂，不得不学习一下
自然语言处理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型
m0_38046027的博客
07-19 849
转https://blog.youkuaiyun.com/xbinworld/article/details/54605408
NLP&深度学习 DAY5：Sequence-to-sequence 模型详解
feifeikon的博客
01-30 912
在NLP任务中，我们通常会遇到不定长的语言序列，比如机器翻译任务中，输入可能是一段不定长的英文文本，输出可能是不定长的中文或者法语序列。当遇到输入和输出都是不定长的序列时，可以使用编码器-解码器（encoder-decoder）模型或者seq2seq模型。其基本思想是编码器用来分析输入序列，解码器用来生成输出序列。
斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n）笔记 第十一课 NMT与RNN的进一步讨论
苏三慎的博客
11-19 767
本课概要 1、gated recurrent units比如GRUs和LSTM的再次回顾 2、机器翻译评估 3、单词生成问题 一、 gated recurrent units比如GRUs和LSTM的再次回顾 在RNN的后馈计算中，很容易出现梯度消失的问题。 梯度消失的原因是因为RNN结构中，所有的节点是一个一个按顺序相连的，所以权值矩阵就会依次相乘，很容易造成梯度消失。 而在GRUs中，长距离的节...
序列结构的各种序列（Various sequence to sequence architectures）
csdn_xmj的博客
07-23 486
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 seq2seq（sequence to sequence）模型在深度学习的应用中起到不错的作用，我们具体来看看。 如上图所示，比如你想通过输入一个法语句子，比如这句 “Jane visite I'Afrique en septembre.”，将它翻译成一个英语句子，“Jane is visiting Africa in September.”。和之前一样，我们用x^<1>一直到x^<5>来表示输入的句子的单词，然后我们用y^<1
自然语言处理之机器翻译：Sequence-to-Sequence(Seq2Seq)模型详解
zhubeibei168的博客
04-14 653
机器翻译(Machine Translation, MT)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要任务，其目标是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本，同时保持原文的语义和风格。随着深度学习技术的发展，Seq2Seq模型因其在处理序列数据上的强大能力而成为机器翻译的主流方法。
自然语言处理之机器翻译：Sequence-to-Sequence在神经机器翻译中的应用
最新发布
zhubeibei168的博客
04-14 1207
Seq2Seq模型通过编码器-解码器架构实现了从一个序列到另一个序列的转换，是神经机器翻译的核心技术之一。通过引入注意力机制，模型能够更有效地处理长序列和复杂翻译任务。训练过程涉及定义损失函数和优化器，以及实现训练步骤函数，以迭代方式更新模型参数，最小化预测序列与实际序列之间的差异。
自然语言处理之机器翻译：Sequence-to-Sequence(Seq2Seq)：注意力机制详解
zhubeibei168的博客
04-14 858
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。机器翻译（Machine Translation, MT）作为NLP的一个核心应用，旨在将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本，从而打破语言障碍，促进全球信息的无障碍交流。
自然语言处理之机器翻译：Sequence-to-Sequence(Seq2Seq)：编码器-解码器架构
zhubeibei168的博客
04-13 825
文本摘要是从长篇文本中提取关键信息，生成短小精悍的摘要。这可以是抽取式的，直接从原文中选取句子，也可以是抽象式的，生成新的句子来概括原文。机器翻译（Machine Translation, MT）的历史可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学刚刚起步。1954年，乔治敦大学和IBM合作完成了第一次成功的机器翻译演示，将俄语翻译成英语。这一时期，机器翻译主要基于规则，即专家编写语言规则和词典，计算机根据这些规则进行翻译。
SequenceToSequence
07-21
SequenceToSequence 神经网络原理论文。采用LSTM神经网络
自然语言处理——语言模型
01-06
1.语言模型 语言模型是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看做一段离散的时间序列。假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,…,wTw_1,w_2,…,w_Tw1​,w2​,…,wT​，那么在离散的时间序列中，wt(1≤t≤T)w_t(1\leq t\leq T)wt​(1≤t≤T)可看做在时间步t的输出或者标签。给定一个长度为T的词的序列w1,w2,…,wTw_1,w_2,…,w_Tw1​,w2​,…,wT​，语言模型将计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT)P(w_1,w_2,…,w_T)P(w1​,w2​,…,wT​)语言模型
论文略读 | A Copy-Augmented Sequence-to-Sequence Architecture Gives Good Performance on Task-Oriented Di
sanra123的博客
02-26 597
基于注意力的复制机制，在Memseq和HPGMN中都有提到。
Seq2Seq sequence-to-sequence模型 简介
weixin_30367945的博客
10-02 622
Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型。 突破了传统的固定大小输入问题框架 开创了将DNN运用于翻译、聊天(问答)这类序列型任务的先河 并且在各主流语言之间的相互翻译，和语音助手中人机短问快答的应用中有非常好的表现。 该模型可用于： 自然语言翻译 聊天机器人，自动问答机器人 微博自动回复 文本分类 生成文档摘要 本文参考了：ht...
天天写算法之Sequence one
qq_36616268的博客
03-31 253
这个题，我发现了不是所有的dfs都必须要用到vis[i]= 1   ~dfs~ vis[i]=0，这样的结构。这个题技巧好多，膜拜了一波大神代码，按着思路摸了一遍。主要是注意整体的解题思路以及减枝操作：技巧一：重判，这里有两个重判，第一个重判是判断如果搜索的是子序列的第一个元素，那么判断从原始序列开始到当前位置是否已经出现过该元素，若出现过则之前肯定搜索过该元素，则放弃该元素的搜索。第二个重判，当...
NMT十篇必读论文（九）Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
啊噗啊噗
01-08 869
清华大学NLP整理的神经机器翻译reading list中提到了十篇必读论文 https://github.com/THUNLP-MT/MT-Reading-List   又回到神经机器翻译，这篇论文present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the ...
序列预处理：序列填充之pad_sequences()和one-hot转化之keras.utils.to_categorical（）
岁月如歌
05-28 1606
tensorflow文本处理中，经常会将 padding 和 one-hot 操作共同出现，所以以下两种方法为有效且常用的方法： 一、keras.preprocessing.sequence.pad_sequences（） 实例： >>>list_1 = [[2,3,4]] >>>keras.preprocessing.sequence.pad_sequence...
Seq2Seq模型
sinat_36618660的博客
08-12 5036
Seq2Seq,全称为Sequence to Sequence模型(序列到序列模型,目前还没有很好的翻译),意思可以解释为将一个序列信号(词序列,字序列),通过编码和解码生成一个新的序列信号(词序列,字序列),通常用于机器翻译、图片描述、自动对话、语音识别等领域 (一)什么是Seq2Seq模型？ seq2Seq模型的核心思想，通过深度神经网络将一个作为输入的序列信号转换位输出的序列信号，这一过程由...
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