12、自然语言处理中的情景记忆

自然语言处理中的情景记忆

1. 数据处理

1.1 PP 附着数据

在自然语言中,介词短语(由介词和名词短语组成的短语)用作其他单词的修饰语,它们限制(指定)那些其他单词(通常是名词或动词)的含义。例如:

He ate a pizza with anchovies

介词短语 “with anchovies” 修饰名词 “pizza” 而不是动词 “ate”,它描述了关于 “pizza” 的信息,而不是关于 “吃” 这个动作的信息。

Ratnaparkhi(1994)提出了一个著名的 PP 附着基准数据集。该数据的典型条目以五列 CSV 文件的形式呈现,如下所示:

eats,pizza,with,anchovies,N

简化后的介词短语 “with anchovies” 修饰名词(N)“pizza”。注意该数据的严格格式:每个条目总是由一个动词、一个名词、一个介词和一个名词,再加上一个 N(名词)或 V(动词)标签组成。

以下是其他示例:

dumped,sacks,into,bin V

介词短语 “into bin” 修饰动词(V)“dumped”。

gives,authority,to,adminis
### 自然语言处理中的注意力机制解释 在自然语言处理领域,注意力机制允许模型聚焦于输入序列中更为重要的部分。这种能力显著提升了模型对于不同上下文的理解精度[^2]。 #### 注意力机制的工作原理 传统的循环神经网络(RNN)及其变体如长短时记忆网络(LSTM),被迫按照固定顺序逐词处理文本数据,即使某些词语的重要性远超其他位置上的词汇[^4]。相比之下,带有注意力机制的模型能够动态调整权重分配给各个时间步长下的隐藏状态向量。具体来说,在解码阶段生成目标语句的过程中,每一步都会计算源端各时刻特征表示的关注度得分,并据此加权求和得到最终用于预测下一个字符或单词的情境向量。 这一过程可以通过下面简化版公式来描述: $$c_t=\sum_{i=1}^{T_x}\alpha_{ti}h_i\tag{1}$$ 其中$c_t$代表当前时刻t处的情景向量;$\alpha_{ti}$为对应第i个编码器输出$h_i$所获得的概率分布值之一,即所谓的“注意分数”。 ```python import numpy as np def calculate_attention_score(query, key): """Calculate attention scores between query and keys.""" return np.dot(query.T, key) query = np.random.rand(50,) # Query vector with dimensionality d_k key = np.random.rand(d_k, T_x) # Key matrix where each column corresponds to an encoder output h_i attention_scores = calculate_attention_score(query, key) softmaxed_scores = softmax(attention_scores / sqrt(d_k)) context_vector = np.dot(key, softmaxed_scores).reshape(-1,) ``` 通过上述方式构建起来的注意力层不仅增强了对长期依赖关系的学习效果,还使得训练更加稳定高效。更重要的是,它赋予了我们直观理解并可视化内部运作流程的可能性——借助热图等形式展示哪些区域被给予了更多关注,从而帮助研究人员更好地调试优化算法性能。
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