Stanford 深度自然语言处理 学习笔记（九）

最新推荐文章于 2024-03-18 09:52:50 发布
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#NLP #Stanford

本文探讨了传统机器翻译中人工特征的重要性，并介绍了如何利用循环神经网络(RNN)进行编码和解码。通过改进RNN结构，使得编码器和解码器能够更好地独立工作，提高翻译质量。此外，还讨论了通过翻转输入词序来优化解码过程的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

复习

 

机器翻译

传统的机器翻译需要很多人工特征

 

编码器使用RNN

扩展：

使得两个单元解耦，同时两个RNN模块都会有更高的准确率。这意味着编码器和解码器有不同的W(hh)矩阵。

解码阶段的输入改变

翻转输入词的顺序使对应词的位置更靠近，能够减少输出阶段的误差比例，减少梯度消失问题

 

 

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