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【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228275 【全部课程列表】 第01课_自然语言处理概论 共53页.pptx 第02课_语言模型 共69页.pptx 第03课_神经序列模型 I 共56页.pptx 第04课_神经序列模型 II 共34页.pptx 第05课_神经序列模型 III 共49页.pptx 第06课_神经序列模型 IV 共39页.pptx 第07课_神经序列模型 V 共34页.pptx 第08课_神经序列模型 VI 共41页.pptx 第09课_FSM 自动机 共34页.pptx 第10课_HMM CRF 共37页.pptx
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互联网新技术在线教育领航者
神经序列模型
IV
提纲
3
互联网新技术在线教育领航者
Seq2Seq Model
Beam Search
Attention
Seq2Seq Model
1
1
4
互联网新技术在线教育领航者
核心:
𝑝 𝐸 𝐹 = 𝑝
𝑒
𝑁
𝑓
𝑀
𝑁
= ෑ 𝑝(𝑒
𝑖
|
𝑒
𝑖−1
, 𝑓
𝑀
)
1
1
𝑖=1
F: input sequence/source
sequence
E: output sequence/target
sequence
Seq2Seq Model
自然语言处理很多都可以转化成 seq2seq
核心: 𝑝 𝑒
𝑁
𝑓
𝑀
1 1
5
互联网新技术在线教育领航者
𝑖 =
1
=
ς
𝑁
𝑝(𝑒
𝑖
|𝑒
𝑖−1
,
𝑓
𝑀
)
1
1
问题
E F
语言模型 句子
null
机器翻译 中文 外文
句子分类 类别 句子
诗歌生成 诗句 主题词
对话机器人 回复 话语
问答系统 答案 问题
Seq2Seq Model
seq2seq 的结构
=
ς
𝑁
_GO
e1
6
互联网新技术在线教育领航者
e2 e3 e4
核心: 𝑝 𝑒
𝑁
𝑓
𝑀
1 1
e1
e2
𝑖=
1
e3
𝑝(𝑒
𝑖
|𝑒
𝑖−1
,
𝑓
𝑀
)
1
1
e4
_EOS
0
0
ℎ
2
,
𝑐
2
0
0
ℎ
1
,
𝑐
1
全零向量
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