[nlp] Seq2seq模型串起来

最新推荐文章于 2025-04-01 09:47:24 发布
最新推荐文章于 2025-04-01 09:47:24 发布
阅读量247 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： nlp
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Trance95/article/details/103427964
本文探讨了Seq2seq模型在自然语言处理领域的应用，如对话机器人和摘要生成任务，强调了模型在理解语义和生成通顺句子方面的难点。同时提到了 Dropout 技术作为潜在解决方案。

https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80737724

除了机器翻译之外，现在很流行的对话机器人任务，摘要生成任务都是典型的Sequence2Sequence。Sequence2Sequence的难点在于模型需要干两件比较难的事情：

  • 语义理解（NLU:Natural Language Understanding）：模型必须理解输入的句子。
  • 句子生成(NLG:Natural Language Generation)：模型生成的句子需符合句法，不能是人类觉得不通顺的句子。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Dropout
    在这里插入图片描述
Keras蚂蚁金服大赛实战——自然语言处理技术
wenyusuran的专栏
09-15 1434
之前在自然语言处理技术系列的第一篇NER实战的结语中介绍过：序列标注（分词，NER），文本分类（情感分析），句子关系判断（语意相似判断），句子生成（机器翻译）是NLP领域的四大任务，之后我又陆续简单介绍了情感分析实战,和Seq2Seq生成对联。今天我们来到这个系列的终章篇——语义相似判断。语义相似判断就是判断两个句子是否具有相同的语义，其应用场景多用于问答系统： 判断两个问句是否具有相同的语义。 判断问题和检索出的答案是否匹配。 当然也可以用于其他场景比如判断两幅图片是否是一样——人脸识别，所以从广义上
Keras命名体识别（NER）实战---自然语言处理技术
wenyusuran的专栏
09-10 1553
命名体识别（Name Entity Recognition）是自然语言处理(Nature Language Processing)领域中比较重要的一个任务，几乎百分之50的和文本处理有关的项目中都会涉及到命名体识别。笔者认为其中最关键的原因是：从广义的角度来讲，如果把一句话比作一串珍珠的话,命名实体就是这串珍珠项链中的珍珠，句子的其他部分是把珍珠串起来的线。 举个例子： "小明在1992年从哈佛大学毕业 " 其中小明，1992年，哈佛大学都是命名实体，而这些实体包含了这句话里面的极为重要信息：人物信息，
keras基于CNN和序列标注的对联机器人
qq_33805714的博客
03-13 278
动手 #“对对联”，我们可以看成是一个句子生成任务，可以用seq2seq完成分析 #然而，我们再细想一下就会发现，相对于一般的句子生成任务，“对对联”有规律得多：1、上联和下联的字数一样；2、上联和下联的每一个字几乎都有对应关系。如此一来，其实对对联可以直接看成一个序列标注任务，跟分词、命名实体识别等一样的做法即可。这便是本文的出发点。 说到这，其实本文就没有什么技术含量了，序列标注已经是再普通不...
十分钟教程：用Keras实现seq2seq学习
weixin_33847182的博客
10-05 1031
更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 看到有很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。 请注意，要读懂本文，你需要具备循环网络和Keras方面的相关经验。 什么是seq2seq学习？ 序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例...
NLP比赛模型融合的思路
baidu_15113429的博客
11-22 1486
比赛模型融合思路 1.就是先训练第一个模型然后冻结第一个模型然后训练两个模型，这种方法两个模型最好属于两个体系，一个CNN一个RNN tensorflow模型冻结方法 2.训练多个模型，然后用模型的预测结果[0.1,0.9]表示第二类，多个模型的相加选取最高的作为结果。等权重融合，也可以根据准确率进行加权融合，也可以在结果上面再加一个GBDT再次进行分类。 别人总结思考 总结学习 ...
NLP模型（四）——seq2seq模型与Attention机制实现
ifhuke的博客
05-04 1190
定义模型获取模型实例:param model_param: 网络的相关参数:param seq2seq:网络结构。
精选资源
基于python的知识库的问答seq2seq模型代码实现
03-25
在本项目中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言来实现一个基于知识库的问答系统，该系统基于...通过阅读和理解提供的代码，你可以深入了解Seq2Seq模型在自然语言处理领域的应用，并提升你的Python和深度学习技能。
自然语言处理（23:（第六章3.）​seq2seq模型的改进)
最新发布
普通人的博客
04-01 1772
本节我们对上一节的seq2seq进行改进，以改进学习的进展。为了达成 该目标，可以使用一些比较有前景的技术。本节我们展示其中的两个方案， 并基于实验确认它们的效果。
四、自然语言处理-05Seq2Seq模型与案例-语料文件
12-06
Seq2Seq模型，全称为Sequence to Sequence模型，是一种在自然语言处理中广泛使用的神经网络模型。该模型主要用于将输入序列映射到输出序列，例如机器翻译、文本摘要、语音识别等任务。Seq2Seq模型的核心是一个编码器...
精选资源
【NLP】Seq2Seq模型与实战（Tensoflow2.x、Keras）
01-06
文章目录一、从RNN到Seq2Seq1.1 Seq2Seq1.2 encoder-decoder结构01、encoder02、decoder1.3 模型训练二、 实战2.1超参数设置2.2数据的预处理2.3模型输入2.4模型构建2.5模型使用 一、从RNN到Seq2Seq 根据输出和输入...
四、自然语言处理-05Seq2Seq模型与案例-语料文件与代码文件
12-06
Seq2Seq模型，全称Sequence-to-Sequence模型，是自然语言处理中的一种重要架构，主要用于处理序列数据转换的问题，例如机器翻译、文本摘要、语音识别等。 Seq2Seq模型通常由两个主要部分构成：编码器（Encoder）和...
Python-这个项目使用seq2seq模型来对对联
08-11
这个项目使用seq2seq模型来对对联
Sequence to Sequence 实现机器翻译（keras demo）
6丁儿的猫
11-06 3622
最近在研究对话机器人，刚好看了几篇论文，参考keras demo理解。 原理请参考：- Sequence to Sequence Learning with Neural Networks https://arxiv.org/abs/1409.3215 - Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for S
python关键词对联_keras基于CNN和序列标注的对联机器人
weixin_39580715的博客
02-09 278
动手 #“对对联”，我们可以看成是一个句子生成任务，可以用seq2seq完成分析 #然而，我们再细想一下就会发现，相对于一般的句子生成任务，“对对联”有规律得多：1、上联和下联的字数一样；2、上联和下联的每一个字几乎都有对应关系。如此一来，其实对对联可以直接看成一个序列标注任务，跟分词、命名实体识别等一样的做法即可。这便是本文的出发点。说到这，其实本文就没有什么技术含量了，序列标注已经是再普通不过...
Sequence2Sequence 学习
剑似生平
10-06 5420
转载至:https://blog.youkuaiyun.com/MebiuW/article/details/52832847 1 前言 这个深度学习，其实是来自每周Paper笔记的整理版，即文章的主要内容其实是我对一篇文章的整理，受限于个人水平，可能很多地方会出现理解偏差、或者理解不到位的地方，所以如果发现什么不对的地方欢迎交流。之前我一直不想发这个博文，因为觉得我水平实在有限，不过现在看来还是不论好坏...
keras实现attention based sequence to sequence model(首稿)
芦金宇的专栏
10-27 1636
keras实现attention based sequence to sequence model
玩转Keras之Seq2Seq自动生成标题 | 附开源代码
Paper weekly
09-04 1923
作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm话说自称搞了这么久的 NLP，我都还没有真正跑过 NLP 与深度学习结合的经...
keras积累
qq_34308518的博客
04-06 279
 input_shape argument to the first layer. This is a shape tuple (a tuple of integers or None entries, where Noneindicates that any positive integer may be expected  none值这个地方可能输入任意的正整数https://machinel...
Python实现问答系统：知识库结合seq2seq模型
seq2seq模型，即序列到序列模型，是一种常用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型，特别适用于机器翻译、文本摘要、问答系统等场景。在问答系统中，seq2seq模型通常由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

心心喵

喵喵(*^▽^*）

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值