[nlp] CopyNet

最新推荐文章于 2024-08-30 09:59:50 发布

心心喵

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分类专栏： nlp

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CopyNet是为解决序列到序列任务中保留原始信息的问题而提出的，尤其适用于处理实体名称或特定术语。它在解码器部分引入了生成模式和复制模式的概率建模，以及位置特定的隐藏状态计算，以更好地识别和复制输入序列中的关键信息。这种方法允许模型生成不在词汇表中的OOV词，从而提高序列生成任务的性能。

CopyNet
随着 ACL 2017 accepted paper list 的公布，可以看到一些经典的工作仍然在被各种应用和改进。其中不仅有引用量已经飙过 1000 的 attention mechanism，同时还有非常简单还用的 Pointer Network 和 CopyNet。

基于 Pointer Network 和 CopyNet 的一些重要和新鲜工作。：

[1] Jiatao Gu, Zhengdong Lu, Hang Li, et al. “Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning”. ACL 2016.

[2] Caglar Gulcehre, Sungjin Ahn, Ramesh Nallapati et al. “Pointing the Unknown Words”. ACL 2016.

[3] Ziqiang Cao, Wenjie Li, Chuwei Luo and Sujian Li. “Joint Copying and Restricted Generation for Paraphrase”. AAAI 2017.

[4] Shizhu He, Kang Liu and Jun Zhao. “Generating Natural Answer by Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning”. ACL 2017.

[5] Wang Ling, Dan

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25、自然语言处理中的元学习：对话系统与知识图谱应用

t1u2v的博客

08-16

本文探讨了自然语言处理中元学习在对话系统与知识图谱中的应用。在对话系统领域，介绍了DAML和Meta-NLG等方法，通过领域适应和快速适应机制解决了训练数据稀缺的问题。在知识图谱方面，讨论了Meta-KGR和MetaR等方法，针对少样本关系和知识图谱不完整性提供了有效解决方案。此外，还总结了命名实体识别和知识图谱问答的发展与相关方法。文章展示了元学习在NLP多个领域中的潜力，并展望了未来技术的发展方向。

深度学习--复制机制：CopyNet 模型在序列到序列模型中的应用以及代码实现

GDHBFTGGG的博客

08-25

1403

CopyNet 是一种特别设计的序列到序列（Seq2Seq）模型，旨在更好地处理那些在输出序列中需要直接复制输入序列中的部分或全部内容的任务。它在机器翻译、摘要生成、文本复述等任务中有广泛的应用，尤其是在输入和输出有显著重叠的场景。

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CopyNet

xvshiting的专栏

08-30

5212

CopyNet 个人理解之前了解过seq2seq模型，最近因为一些原因想要深入了解下copyNet 和 pointNet 。我首先读了《Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning 》这篇比较经典的论文，接下来就简单介绍一下论文中模型的结构以及自己的一些理解。简单来说，copyNet 还是属于se...

copy net

yiqingyang2012的专栏

09-20

1341

识别target句子中的每个词和源句子中哪些位置的词相同，在返回的cc矩阵里保存位置返回值的shape为 [source.shape[0], target.shape[1], source.shape[1]] source.shape[0]：为一个batch里，源句子数； target.shape[1] ：每个目标句子的长度 source.shape[1]：每个源句子的长度代码如下：

CopyNet 阅读笔记

weixin_33862041的博客

07-25

407

Incorporating copying mechanism in sequence-to-sequence learning Jiatao GU et al. ACL2016 using LCSTS Dataset Models 整体: Prediction: 相比上一个有个开关的方式，这篇论文则将概率相加再softmax得到输出。对于V中...

NLP-生成模型-2016：CopyNet【Copy机制赋予seq2seq模型从源文本中复制词汇的能力，解决Decoder的OOV问题】

u013250861的博客

08-26

1088

本文开篇，作者就提出他们的目标是解决seq2seq模型的复制问题，并且提供了一个例子：在这个例子中，我们要对用户提出的问题做出回答，显然，蓝色部分根本不需要理解语义，直接复制即可。针对这种情形，作者希望能赋予seq2seq复制的能力。解决方案其实和前一篇ACL17的文章有些类似。那么为什么先介绍17年的文章，后介绍16年的呢？这是因为ACL17的文章相对较为通俗易懂，我们在读过它后再来理解ACL16的文章会更容易。模型包含两个部分：Generation-Mode用来根据词汇表生成词汇，然后Copy-

[nlp] CopyNet&PGN网络&模型优化改进等

心宝的博客

12-17

643

Generate-Mode 根据语义进行输出（Seq2Seq） Copy-Mode 根据文本位置copy，拿出encoder出现过的词（copy-model） adv : 复制了一些输入词，解决了一些OOV的问题 bp ：是偏置向量激活函数sigmoid : 取值范围 (0,1)。转换成概率。 xt ：是decoder的预测下一词的输入，比如beat （1-Pgen）把encoder的输...

论文阅读：CopyNet

最新发布

gitblog_00203的博客

08-30

1014

CopyNet使用指南项目介绍 CopyNet是基于神经网络的序列到序列（Seq2Seq）学习中一个创新模型，它由Jiatao Gu, Zhengdong Lu, Hang Li, Victor O K Li提出，并在ACL 2016上被接受。该模型的核心在于引入了一种复制机制，使得解码器不仅能生成常规的单词序列，还能选择性地从输入序列中复制子序列并将其插入到输出序列的适当位置。这种设计非常适...

论文笔记：Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning-copynet

orangefly0214的博客

12-03

2219

主要用途： certain segments in the input sequence are selectively replicated in the output sequence. COPYNET can nicely integrate the regular way of word generation in the decoder with the new copy-ing m...

dotnet-DeepCopy用于深层复制NET对象的简单高效库

08-15

DeepCopy - 用于深层复制.NET对象的简单高效库

Pointer Net and CopyNet

北风吹过的秋

05-27

706

关注微信公众号：NLP分享汇。【喜欢的扫波关注，每天都在更新自己之前的积累】文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BgRe6Y7Qvr9RylxlE_4eJw 01 - Pointer Net 在对话系统和问答等一些NLP任务中，代理（agents）有时需要直接引用用户消息。Oriol等人[1] 2015年提出的Pointer Net网络 (图1）解决了直接从输入句子复制token的问题。 Sequence-to-sequence【图1a】 RNN(蓝色)对输

ACL 2016 | CopyNet 和 Pointer Softmax

omnispace的博客

02-09

4476

ACL 2016 | CopyNet 和 Pointer Softmax 原创2016-08-17小S程序媛的日常程序媛的日常上一篇 ACL 2016 系列的干货，为大家推荐的是一篇解决机器翻译 MT 中的小问题的论文《Modeling Coverage for Neural Machine Translation》。如果说这篇论文解决的是如何把翻译漏了的文字补上或者把翻

NLP基础（五）：CopyNet和PGN模型

lygeneral的博客

07-06

1709

5.9 CopyNet和 Pointer-Generator Net 复制机制和指针-生成器网络

炫云云

05-21

688

💖💖感谢各位观看这篇文章，💖💖点赞💖💖、收藏💖💖、你的支持是我前进的动力！💖💖 💖💖感谢你的阅读💖，专栏文章💖持续更新！💖关注不迷路！!💖 🥝🥝 为什么需要COPYNET 🥝🥝 CopyNet 🍓🍓 1 预测的复制和生成 🍓🍓 2 状态的更新 🍓🍓 3 混合寻址 M 🍓🍓 4 训练 🥝🥝 Pointer-Generator Networ 🍓🍓 1 覆盖机制

[NET]深度拷贝的实现(DeepCopy)

王德封-逐浪

09-12

2447

实现思想：对象-〉序列化-〉二进制流-〉反序列化-〉新的对象DotNet 代码： public static Object DeepClone(Object srcObject) { //定义内存流 MemoryStream ms=new MemoryStream(); //定义二进制流

NLP硬核入门-PointerNet和CopyNet

zenRRan的博客

11-05

1228

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要17分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自 |数论遗珠本文需要的前序知识储备是：注意力机制Attention Mechanism。Po...

探索语言复制机制：CopyNet 模型在序列到序列学习中的应用

gitblog_00071的博客

06-11

435

探索语言复制机制：CopyNet 模型在序列到序列学习中的应用项目介绍 CopyNet 是一个基于 PyTorch 实现的深度学习模型，由 Minje Choi 提出，它专注于解决序列到序列（Seq2Seq）学习中的一个重要问题——复制。在人类语言交流中，我们经常看到某些输入序列片段被选择性地复制到输出序列中，例如重复实体名称或长短语。CopyNet 就是为了实现这种智能决策机制而设计的，它结合...

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 论文阅读

weixin_52185313的博客

06-24

1333

我们探讨了生成连锁思维——一系列中间推理步骤——如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。特别地，我们展示了通过一种简单的方法，称为连锁思维提示，在提供一些连锁思维示例作为提示的情况下，大型语言模型自然地表现出这种推理能力。在三个大型语言模型上的实验表明，连锁思维提示在一系列算术、常识和符号推理任务上提高了性能。这种实证收益是显著的。例如，仅使用八个连锁思维示例提示PaLM 540B，就在GSM8K数学题解基准上达到了最先进的准确性，甚至超过了微调过的带验证器的GPT-3。

NLP自然语言处理与片段应用详解

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学和语言学领域中的一门交叉学科，它致力于研究和开发能够使计算机理解、解释和生成人类语言的技术和算法。自然语言处理是人工智能领域的一个重要...