《自然语言处理实战入门》深度学习基础 ---- seq2seq & attention

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分类专栏： 自然语言处理实战入门【Generative AI重制版】 文章标签： seq2seq attention
于 2021-01-10 01:11:45 首次发布
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文章大纲

简介

编码器-解码器框架（Encoder-Decoder Paradigm）。本质上，编码器-解码器模型是描述输入-输出之间关系的一种方式。

编码器-解码器这个概念在日常生活中并不少见。例如，在电视系统上为了便于视频的传播，会使用各种编码器将视频编码成数字信号，在客户端，相应的解码器组件会把收到的数字信号解码为视频。另外一个更贴近生活的例子是电话，它通过对声波和电信号进行相互转换，达到传递声音的目的。这种“先编码，再解码”的思想被应用到密码学、信息论等多个领域。

Seq2Seq的全称是Sequence to Sequence，它是基于Encoder-Decoder框架的RNN的变种。

Seq2Seq引入了Encoder-Decoder框架，提高了神经网络对长文本信息的提取能力，取得了比单纯使用LSTM更好的效果。目前Seq2Seq在各种自然语言处理的任务中得到大量的应用，最常用的是语言翻译和语言生成。Seq2Seq中有两个非常重要的概念需要我们掌握，其中一个是Encoder-Decoder框架；另一个是Attention机制。

Encoder-Decoder 框架

Encoder-Decoder是处理输入、输出长短不一的多

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《自然语言处理实战入门》深度学习基础 ---- Attention 注意力机制 ，Transformer 深度解析与学习材料汇总
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我们来交叉最有效的开源资料，综合的看看自然语言处理中最火的Transformer 和 Attention 机制的全貌！
《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录
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12-03 5852
随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................
深度学习之自然语言处理（RNN）
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前馈型神网络：指网络的传播方向是单向的，先将输入信号传给下一层（隐藏层），接收到信号的层也同样传给下一层，然后再传给下一层……像这样，信号仅在一个方向上传播。存在问题：不能很好地处理时间序列数据（以下简称为“时序数据”）即单纯的前馈网络无法充分学习时序数据的性质。所以需要引入RNN（循环神经网络）1 概率和语言模型。
完全图解Seq2Seq Attention模型
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08-03 9209
五分钟看懂seq2seq attention模型。 本文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。   seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可...
【从0到1搞懂大模型】transformer先导：seq2seq、注意力机制、残差网络等（6）
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可以发现上面的 Seq2Seq 方式只是将编码器的最后一个节点的结果进行了输出，但是对于一个序列长度特别长的特征来说，这种方式无疑将会遗忘大量的前面时间片的特征。每个单词（而不是一个字母，也不是一句话）是一个输出，为了满足自然语言的特征，单词与单词之间，是有关联的，不是相互独立的。即输入虽然没有序列，但输出是有序列的。即多个输入，如“我”、“打”、“你”，如果时序关系不同，其含义也是不相同的，即为不同的输入，也就需要有不同的输出。输入与输出，都是有多个独立单元组成的序列，但输入和输出单元的个数是相同的。
Seq2Seq Attention
在人生的舞台上，从不给落伍者颁发奖牌！
02-02 684
文章目录什么是Attention举个例子：为什么需要Attention?Attention 的3大优点Seq2Seq Attention计算过程 什么是Attention Attention(注意力机制)是一种机制，可以应用到许多不同的模型中，像CNN、RNN、seq2seq等。Attention通过权重给模型赋予了区分辨别的能力，从而抽取出更加关键及重要的信息，使模型做出更加准确的判断，同时不...
Seq2Seq(Attention)
weixin_43978703的博客
01-13 1257
#学习笔记#（图在上，对应讲解在下） 首先seq2seq模型可以用来处理许多NLP相关任务，这里介绍加入attention机制的意义以及算法 对于普通Seq2Seq模型，Encoder本身是一个RNN模型，下面的x1,x2,x3,...,xm是embedding过的词向量，对应的h1,h2,3,...,hm是每个时间段对应的输出状态由于RNN的运作机制，每个词的信息都会一路保留至hm，也就是说hm内含有所有词向量的相关信息，这部分作为Encoder的输出s0(这里的s0=hm)，同时作为Decode
自然语言处理seq2seq模型实现人工智能对对联（基于TensorFlow框架）
不脱发的程序猿
01-11 7603
目录 seq2seq模型核心思想 递归神经网络RNN 解码和编码过程 模型扩展 模型应用领域 搭建自己的模型 春节贴春联是中国人庆祝春节（过年）的特有习俗。但我真正对对联有些认识和喜欢，不是从年年贴春联开始的，而是从《唐伯虎点秋香》那段经典的对对子开始的。那工整又有韵律和意境的对子，配上有节奏的配乐读出来着实让人热血沸腾，大呼过瘾。 先来回味一下这段台词吧，你的耳边是否响起了对对子...
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF与深度学习的应用
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序列模型是处理序列数据的机器学习模型，能够捕捉数据中的时间或顺序依赖性。在NLP中，序列模型被广泛应用于文本生成、机器翻译、文本摘要等任务。编码器-解码器架构是Seq2Seq模型的核心，它通过将输入序列转换为一个固定长度的向量，然后使用这个向量来生成输出序列。这种架构特别适用于处理变长输入和输出序列的问题，如机器翻译、文本摘要等。文本摘要技术旨在从长篇文档中提取或生成关键信息，以提供简洁的概述。它广泛应用于新闻、学术论文、报告等场景，帮助用户快速理解文档内容。文本摘要主要分为两类：抽取式摘要和生成式摘要。
深度学习之自然语言处理
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霍夫曼树是一种用于最优编码的二叉树，其特点是通过频率构造树，使得高频元素离根节点更近，从而实现高效编码。在分层 Softmax中，霍夫曼树被用来组织词汇，使得频率高的词路径较短，从而通过路径查找的方式大大减少计算复杂度。Sigmoid 函数用于沿着霍夫曼树的节点选择方向，使得最终可以找到目标词的位置。
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利用序列到序列模型,可以自动生成针对长文档的高质量摘要,被应用于新闻行业、科技文献等领域。θ其中,θ\thetaθ是词向量和模型参数ccc是词窗大小TTT是语料库大小pwt∣wt−cwtc。
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09-28 1612
深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），可以自动学习文本的特征表示，从而实现高效准确的文本分类。深度学习模型，如基于注意力机制（Attention Mechanism）的模型，可以从大规模的文本数据中学习到问题和答案之间的对应关系，进而提供准确的答案。深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，然而在某些领域，如医疗和法律，获得大规模的标注数据是困难的。
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