一些Attention在NMT上的论文

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原文链接：http://tech.huanqiu.com/news/2016-11/9735838.html?agt=15438

本文探讨了深度学习在机器翻译领域的最新进展，包括联合学习对齐和翻译、基于注意力的神经机器翻译的有效方法、覆盖建模、双向注意力神经机器翻译的协议基联合训练以及改进的注意力模型。

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http://tech.huanqiu.com/news/2016-11/9735838.html?agt=15438
1、Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, 2015
2、Effective approaches to attention-based neural machine translation, 2015
3、Modeling Coverage for Neural Machine Translation, 2016
4、Agreement-based Joint Training for Bidirectional Attention-based Neural Machine Translation, 2016
5、Improving Attention Modeling with Implicit Distortion and Fertility for Machine Translation, 2016

seq2seq里的 attention机制 的 原理 及 代码 及 个人理解
Love-Coding
07-06 1万+
其中 其中 其中 综合 可见是 所有encoder的输出 和 decoder的每个state 进行一个类似score的操作def attention(self, prev_state, enc_outputs): """ Attention model for Neural Machine Translation :param pr
[持续更新] 神经机器翻译论文汇总 Papers on Neural Machine Translation
Riddlesky的专栏
02-15 5251
[持续更新] 神经机器翻译论文汇总Papers on Neural Machine Translation 博主在这里尽可能地整理些神经机器翻译相关的重要论文，大概按照下面的条目分类，不同类别中有互相覆盖的~ 另外作者根据 个人喜好，个人喜好，个人喜好 给一些 靠近知识树根节点的 or 开辟新领域的 or 实验超完整的 or 原作者公布源代码的 or 几乎终结某领域的 论文打了星号（★）作为评分，
NMT十篇必读论文（三）Adam: A Method for Stochastic Optimization
啊噗啊噗
01-03 6393
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   本文提到的Adam是一种基于一阶梯度的随机优化算法,具体操作如下：   改进：AdaMAX 将vt的更新公式进行了修改，在 Adam 中，单个权重的更新规则是将其梯度与当前和过去梯度的 L^2 范数（标量）成...
Attention-based NMT
qq_24059779的博客
10-27 535
this is for my baby 摘要部分: 注意力机制通过有选择的关注原句子的部分来提高翻译,但是对有用的注意力机制体系结构的探索很少.这篇文章阐述两种简单有效的类:一种是所有源单词参与的全局方法,另一种是每一次只看全集一个子集单词的方法.我们在WMT(写入磁带Write Magnetic Tape)上面把英语翻译成德语证明了它的效率.局部注意力方法比无注意力系统能提高5bleu分.我...
NMT十篇必读论文（八）Statistical Phrase-Based Translation
啊噗啊噗
01-08 1098
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     这是统计机器翻译中一篇具有代表性的论文，在原来基于单词的翻译的基础上，增加了类似n-gram的机制（本文中取n=3，实验结果），将原句分割为若干个短语，对短语进行了翻译和重新排列。同时，构建模型时用到了多种不同方法以...
NMT十篇必读论文（一）attention is all you need
啊噗啊噗
01-02 913
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   本文抛弃了惯用的以CNN、RNN作为位置编码的方法，单纯依靠注意力机制以及简单的三角函数进行了位置编码，起到了不错的效果。对应模型为Tensor2Tensor框架下的Transformer模型。 GitHub地址：  h...
###好好好##NMT与Attention
木东的博客
08-31 541
从NMT的历史谈到现代，讲解了attention机制的动机、原理及最新的拓展。通过实例展示谷歌翻译的变化，直言不讳指出其过度炒作。Manning今天还换上了新MBP，挺潮的。 机器翻译 传统衡量机器对语言理解的测试之一 同时涉及到语言分析与理解 一个每年400亿美金的产业 主要在欧洲，亚洲也在兴起 机器翻译的需求 Google每天翻译1000亿单词 ...
NLP十大Baseline论文简述(八) - attention_nmt
扇扇子的炼丹师
10-21 346
文章目录前言：1. Paper：2. 背景介绍3. 论文摘要4. 研究成果及意义 前言： 如果需要对基础概念不了解，可以参考这里。我汇总了论文中涉及的大部分概念，以便更好的理解论文。 1. Paper： Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 联合学习对齐和翻译的神经机器翻译模型 2. 背景介绍 相对于传统的统计机器翻译，基于Encoder-Decoder机制的神经机器翻译有很多优点。 但是之前关于Enco
【论文笔记】Attention总结二：Attention本质思想 + Hard/Soft/Global/Local形式Attention
changreal的博客
10-12 3916
Attention总结二： 涉及论文： Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attentio（用了hard\soft attention attention） Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation（提出...
关于注意力机制(attention mechanism)在神经机器翻译领域的两篇论文的理解
新手上路，刹不住车
03-12 7675
近来研究通过RNN的Seq2Seq模型处理文本正则化(Text Normalization)时准备用到注意力机制，因此拜读了注意力机制在自然语言处理的神经机器翻译(以下简称NMT)的两篇论文： 《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》 《Effective Approaches to Atte...
Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation_2015_Luong 【NMT】【Attention】
R
07-10 256
文章目录提出背景神经机器翻译NMT模型Global AttentionLocal attention 论文链接：Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation By Luong et al. 2015 任务对齐（alignments between different modalities）：对齐是指比如在翻译任务中，翻译每个词的时候，要找多需要重点关注的原句中的词，也就是将原文中的词和目标文中的词对应起来。 对齐权
使用OpenNMT实现文本简化附论文
04-03
文本简化的实现教程，讲解了如何使用编码器解码器，并利用开源框架OpenNMT实现文本简化
NMT和Attention cs224n
qq_34661230的博客
01-30 423
NMT（neural machine translation） 不管是传统学习还是深度学习，都是encoder-decoder的架构： MT的优势 end-to-end training(也是所有深度学习的优势): 为优化同一个损失函数调整所有参数 Distributed representation: 更好地利用词语、短语之间的相似性(因为利用了word vector和sentence ve...
attention_nmt(attention+seq2seq)（iwslt数据集---机器翻译）
weixin_42318554的博客
03-16 1483
文章目录attention_nmt(attention+seq2seq)一、文件目录二、语料集下载地址（本文选择AG）三、数据处理(AG_Dataset.py)四、模型（Deep_NMT_Model.py）五、训练和测试实验结果 attention_nmt(attention+seq2seq) 一、文件目录 二、语料集下载地址（本文选择AG） https://wit3.fbk.eu/2014-01 三、数据处理(AG_Dataset.py) 1.数据集加载 2.读取标签和数据 3.创建word2i
神经网络机器翻译Neural Machine Translation(2): Attention Mechanism
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Clear.的博客
04-04 2万+
端到端的神经网络机器翻译（End-to-End Neural Machine Translation）是近几年兴起的一种全新的机器翻译方法。前篇NMT介绍的基本RNN Encoder-Decoder结构，RNNenc将源语言句子压缩成一个固定维度的向量是造成性能瓶颈的主要原因。为此，Bengio研究组提出基于注意力（Attention）的NMT，能较好的缓解这一问题并且能更好地处理长距离依赖。本文将
论文阅读：Agreement-Based Joint Training for Bidirectional Attention-Based Neural Machine Translation
travalscx的博客
08-16 316
双向注意力模型，尽可能使注意力在两个方向上保持一致 模型的中心思想就是对于相同的training data，使source-to-target和target-to-source两个模型在alignment matrices上保持一致。这样能够去掉一些注意力噪声，使注意力更加集中、准确。 这篇文章胜在idea,很巧妙地想到了让正反向的注意力一致来改进attention。 ...
NMT实战理解Attention、Seq2Seq
Beyourself
07-02 2276
最近在看NMT相关的研究，论文很多，每隔几个月就会有新的论文发出来，提出新的模型或者改进，作为小白，我觉得还是先搞懂一些基础理念，试着去实现最简单的模型，练练手。 本次以Pytorch的Translation with sequence to sequence network and attention为例，介绍一下Seq2Seq和Attention机制，顺便了解一下最简单的NMT模型。好了话不多...
自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么
zdy0_2004的专栏
01-21 1034
转自 张俊林        http://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/50550211 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思
注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用
weixin_34161064的博客
10-12 1972
注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 近年来，深度学习的研究越来越深入，在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力（attention）机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点，本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理（NLP）领域的论文，现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结，和大家一起分...
注意力机制下的NMT模型优化与上下文门控制研究
资源摘要信息:"NMT基于注意力的神经机器翻译（NMT）模型通过引入覆盖...在本资源中，提到的论文《Modeling Coverage for Neural Machine Translation》应被相关领域的研究人员在使用该NMT模型或相关技术时加以引用。
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