当前位置：学术参考网 > seq2seq论文心得
论文总结Summaryofthepaper关键点•验证了Seq2Seq模型对于序列到序列任务的有效性。•从实验的角度发现了很多提高翻译效果的tricks•DeepNMT模型创新点•提出了一种新的神经机器翻译模型---DeepNMT模型
3.1总结到这里，整篇论文的核心思想及其创新点已经说清楚了。这套seq2seq的框架，也为后续的序列映射任务奠定了基础。论文作者也是尤其惊诧逆序输入句子对效果的提升，以及该模型对长句的翻译能力！简单总结一下本文就是先罗列了一下...
总结.本文列举了几种Seq2Seq应用场景，包括了经典的机器翻译、文本摘要和对话生成等，也包括了一些非常有趣的应用，比如：根据公式图片生成latex代码，生成commitmessage等。.自然语言生成（NLG）是一个非常有意思，也非常有前途的研究领域，简单地说...
总结：论文提出的TA-Seq2Seq模型的核心思想是，通过引入LDA模型获得文本主题，结合Seq2Seq模型来产生更有信息含量、更为多样性及更话题相关的对话回答。其思路是在现有的带attention机制的Encoder-Decoder模型架构上，通过结合输入信息的...
JUST技术：基于深度学习Seq2Seq框架的技术总结.随着互联网经济的普及定位技术的快速发展，人们在日常生活中产生了大量的轨迹数据，例如出租车的GPS数据、快递配送员PDA产生的轨迹数据等。.轨迹数据是一种典型的时空数据（Spatial-TemporalData），是按照时间...
总结：本文提出的模型是假设关键词一定在句中出现，先选出关键词（主题），然后生成的过程中以关键词为分界，先后生成前后两句话。二、《TowardsImplicitContent-IntroducingforGenerativeShort-TextConversationSystems》（2017）论文链接：
Figure1是论文中给出的的ConvolutionalSeq2Seq的结构，看起来有点复杂，其实挺简单的。下面简要分析下是如何与上述5个trick结合起来的：上左encoder部分：通过层叠的卷积抽取输入源语言（英语）sequence的特征，图中直进行了一层卷积。
Transformer与seq2seqTransformer模型的架构与seq2seq模型相似，Transformer同样基于编码器-器架构，其区别主要在于以下三点：Transformerblocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了TransformerBlocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-headAttentionLayers）以及两个position-wisefeed-forwardnetworks（FFN）。
理解seq2seq并基于语料自动生成文本今天应上篇文章里面说的来写seq2seq和attention。但是这周琢磨了一下，现在写的这些东西只是在总结原理，好像除了回顾理论知识之外，并没其他技术上的提升。所以现在改变策略，尽量在总结技术的同时，做一个小
seq2seq+attention详解作者：xy_free\qquad时间：2018.05.211.seq2seq模型seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper[1,2]，主要用于机器翻译任务（MT）。.seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以翻译任务中的“英译汉”为例，模型首先使用编码器对英文进行编码...
因此,论文中提出了seq2seq模型(主要是应用了LSTM结构).模型先使用一个LSTM来读取输入序列来获取一个固定维度的向量(编码器);然后用另外一个LSTM从这个向量...
因此,论文中提出了seq2seq模型(主要是应用了LSTM结构).模型先使用一个LSTM来读取输入序列来获取一个固定维度的向量(编码器);然后用另外一个LSTM从这个向量中...
tf-seq2seq是Tensorflow的通用编码器-器框架,可用于机器翻译,文本汇总,会话建模,图像字幕等。正文共6251个字21张图,预计阅读时间:17分钟。动机其实差不多半年之前就想吐...
这篇论文在现在看来比较简单,是一个经典的Encoder-Decoder模型,只是两部分都由一个深层的LSTM实现,最大的亮点是作者发现颠倒输入序列的单词顺序可以大大提高模型...
以上就是本次技术分享关于Seq2Seq模型的总结,从最基础的Seq2Seq模型,到基于短语学习的Seq2Seq模型,再到基于Attention的Seq2Seq,每一个方法都在不同阶段解决了一定的问题,经过时间的...
因为做毕设用到seq2seq框架,网上关于seq2seq的资料很多,但关于seq2seq的代码则比较少,阅读tensorflow的源码则需要跳来跳去比较麻烦(其实就是博主懒)。踩了很多坑后,形成了一些个人的...
今天应上篇文章里面说的来写seq2seq和attention。但是这周琢磨了一下,现在写的这些东西只是在总结原理,好像除了回顾理论知识之外,并没其他技术上的提升。所以现...
本文的创新点在于,不同与目前普遍存在的从句首到句尾顺序生成目标单词的方法,引入逐点互信息方法来预测回答语句中的关键词,使用seq2BF机制确保该关键词可以出现在目标回答语句的任...
图2使用注意力机制的BLEU指标示例(点此查看高清大图)注意到,之前所给出的同样的图中,没有使用注意力机制。值得注意的是,seq2seq不仅仅可以用于机器翻译,来看一些例子:Lu...
Wedescribeamethodforgeneratingsentencesfrom“keywords”or“headwords”.Thismethodcons...