QA(一)：Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing

最新推荐文章于 2023-02-14 16:31:56 发布
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5.10 Memory Networks 记忆网络的应用与方法
炫云云
05-09 583
文章目录1、记忆网络框架流程损失函数QA 问题一些扩展小结2、End-To-End Memory NetworksSingle Layer输入模块算法流程Multiple Layer网络参数设置细节QA 问题3 Key-Value Memory Networks4 Dynamic Memory NetworksInput ModuleQuestion ModuleEpisodic Memory ModuleAttention mechanismMemory Update Mechanism：记忆更新Answ
Andrej Karpathy：人工智能的未来创新
最新发布
AI天才研究院
10-13 1225
引言与背景 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为计算机科学的一个重要分支，旨在研究、开发和应用使计算机能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。AI的研究可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家艾伦·图灵（Alan Turing）提出了著名的“图灵测试”，试图通过这个测试来判断机器是否具有智能。
A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing
10-04
A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing(自然语言处理教程)
QA： Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing
chazhongxinbitc的博客
12-01 717
摘要我们提出一种动态内存网络(DMN)的方式，来解决，输入多个描述句子和问题来生成答案的这种场景。简介Question answering (QA)：根据上下文(文本，图片等)，结合问题(question), 来生成答案 dynamic memory network (DMN)：它是一种网络结构，处理的是(context_input-querstion-answer)这样的三元组。 inputs
(31)[JMLR16] Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing
gdtop的个人笔记
03-31 1284
计划完成深度学习入门的126篇论文第三十一篇，CA的Richard Socher发表的人机问答的论文。 ABSTRACT&INTRODUCTION 摘要 自然语言处理中的大多数任务都可以通过语言输入转换成问答(QA)问题。我们介绍了动态记忆网络(DMN)，这是一种神经网络结构，它处理输入序列和问题，形成情景记忆，并生成相关的答案。问题触发了一个迭代注意过程，该过程允许模型将其注意条件...
论文阅读：《Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing》
11-08 1062
论文：https://arxiv.org/pdf/1506.07285.pdf 原文：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-dmn-question-answering.html 最有意思的一课，将所有NLP任务视作QA问题。模仿人类粗读文章和问题，再带着问题反复阅读文章的行为，利用DMN这个通用框架漂亮地解决了从词性标注、情感分析到机器翻译、QA等一系列任务。 是否所...
Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing 阅读笔记及tensorflow实现
Irving_zhang的专栏
09-27 3632
本篇要介绍的论文：Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing 是DMN（Dynamic Memory Networks）的开端，在很多任务上都实现了state-of-the-art的结果，如：question answering (Facebook’s bAbI dataset), text cl
记忆网络之Dynamic Memory Networks模型介绍及代码实现
热门推荐
呜呜哈的博客
10-11 1万+
记忆网络之Dynamic Memory Networks 今天我们要介绍的论文是“Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing”，这篇论文发表于2015年6月，从题目中就可以看得出来，本文所提出的模型在多种任务中均取得了非常优秀的表现，论文一开始说道，NLP中很多任务都可以归结为QA问题，所以本文...
Dynamic Memory Networks & DMN+
Patrick Star的博客
07-25 5349
DMN出自论文Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing(2015-06)，这个模型用于Question Answering并且可以拓展到情感分析和词性标注。正如Introduce中所提到的，很多NLP问题都可以看作QA问题，比如机器翻译、命名实体标注、文本分类问题如情感分析、共指消解(corefe
Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing(翻译)
OGirassol的博客
11-28 1312
Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing(翻译) 摘要 深度学习方法采用多个处理层来学习数据的多层表示，并在许多领域产生了最新的技术成果。最近在NLP内容的背景下，各种模型设计和方法得到了发展。本文中，我们回顾了与深度学习有关的模型和方法，这些模型和方法已经应用到众多NLP任务，并提出了其演变过程。我们也总结、...
a unified architecture for natural language processing deep neutral networks
09-12
a unified architecture for natural language processing deep neutral networks
自然语言处理的神经网络模型初探
weixin_34185560的博客
02-23 478
欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~深度学习（Deep Learning）技术对自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域有着巨大的影响。但作为初学者，您要从何处开始学习呢？深度学习和自然语言处理都是较为广阔的领域，但每个领域重点研究些什么？在自然语言处理领域中，又是哪一方面最受深度学习的影响呢？通过阅读本文，您会对自然语言处理中的深度学习...
论文阅读：A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing（1）
weixin_30628801的博客
10-03 290
前言 2017.10.2博客园的第一篇文章，Mark。 由于实验室做的是NLP和医疗相关的内容，因此开始啃NLP这个硬骨头，希望能学有所成。后续将关注知识图谱，深度强化学习等内容。 进入正题，该文章是用神经网络处理NLP问题的Introduciton。希望读完此文能够对自然语言处理（using NN）有一个基本的概念。 本文所有引用的文字和图片来自于论文《A...
论文阅读：《A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing》（一）
04-23 784
https://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/80055046 论文地址：http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf 本论文很长，设计了许多神经网络与深度学习的基础知识。本文，我们将只针对和自然语言处理领域相关的章节进行深入的研读。 摘要 在过去的几年中，神经网络作为强大的机器学习模型重新出现，在图像识别...
论文阅读笔记｜NNLP: A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing - Yoav Goldberg 2015
Meiling_up
02-14 563
NNLP: A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing - Yoav Goldberg 2015（综述）
【每周一文】A Primer On Neural Network Models for NLP
fangqingan_java的专栏
11-20 1945
概述 该文概要介绍了一些神经网络模型如何应用到NLP相关的任务上，对于想使用神经网络技术来解决NLP相关任务的初学者非常有帮助，可以当做一个综述文章来读。主要介绍以下几个主要知识点： 1. 神经网络问题建模和求解 2. NLP问题建模 3. NLP中应用的神经网络结构 4. 总结 神经网络问题建模 用机器学习模型解决实际问题时，需要解决三个主要问题输入输出
Deep Learning in Natural Language Processing中文连载（一）
weixin_39522616的博客
11-25 3375
前言： 感谢邓力、刘洋博士能够提供给广大NLP从业者、爱好者提供了这本全面、通俗易懂的好书，以及其他专家前辈在具体章节、领域做出的贡献。 本书共338页，涵盖了NLP基本问题的介绍，以及深度学习在对话系统、QA系统、机器翻译、知识图谱、情感分析等经典NLP任务的应用详述，本人一直希望能有这样的一本工具书出现，当他出现的时候，却很无奈的发现是英文版的，并且尚未找到中文翻译版。不管是出于学习的目的...
论文阅读：《A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing》（二）
04-28 1189
https://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/80119245 4 前馈神经网络（略） 5 单词嵌入 神经网络方法的一个主要组成部分是使用嵌入-在低维空间中表示每个特征作为向量。但是向量来自哪里呢？本节将调查常见的方法。 5.1 随机初始化 当有足够的监督训练数据可用时，可以将特征嵌入与其他模型参数相同：将嵌入向量初始化为随机值...
SF-QA：简化开放域问答评估流程的框架
- **Natural Language Processing (NLP)**：处理和理解人类语言的技术，是问答系统的核心技术之一。 - **Machine Reading Comprehension (MRC)**：机器阅读理解，使机器能够像人类一样读取和理解文本内容，并从中...
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