Seq2Seq (Attention) 的 PyTorch 实现我的理想是数学家的博客，很详细实现过程

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Seq2Seq(Attention)的PyTorch实现（超级详细）
文本主要介绍一下如何使用PyTorch复现Seq2Seq(with Attention),实现简单的机器翻译任务,请先阅读论文Neural Machine Translation by Jointly ...
Attention及其pytorch代码实现
基于RNN的Seq2Seq的基本假设:原始序列的最后一个隐含状态(一个向量)包含了该序列的全部信息.(这显然是不合理的) Seg2Seg问题:记忆长序列能力不足解决:当要生成一个目标语言单词的时候, ...
基于PyTorch实现Seq2Seq + Attention的英汉Neural Machine Translation
NMT(Neural Machine Translation)基于神经网络的机器翻译模型效果越来越好,还记得大学时代Google翻译效果还是差强人意,近些年来使用NMT后已基本能满足非特殊需求了.目前 ...
NLP-生成模型-2017-PGNet：Seq2Seq+Attention+Coverage+Copy【Coverage解决解码端重复解码问题；Copy机制解决解码端OOV问题】【抽取式+生成式】
PGNet模型训练注意事项: Coverage机制要在训练的最后阶段再加入(约占总训练时间的1%),如果从刚开始训练时就加入则反而影响训练效果: Copy机制在源文本的各个单词上的概率分布直接使用At ...
Seq2Seq+Attention生成式文本摘要
任务描述: 自动摘要是指给出一段文本,我们从中提取出要点,然后再形成一个短的概括性的文本.自动的文本摘要是非常具有挑战性的,因为当我们作为人类总结一篇文章时,我们通常会完整地阅读它以发展我们的理解,然 ...
文本生成任务之营销文本生成（Seq2seq+attention、Pointer Generator Network、Converage、Beam Search、优化技巧、文本增强）
文章目录引言项目任务简介 0. 数据预处理 0.1 将json文件转化成txt文件 0.2 词典处理 0.3 自定义数据集SampleDataset(Dataset类) 0.4 生成Dataloa ...
seq2seq + attention 详解
seq2seq + attention 详解作者:xy_free \qquad 时间:2018.05.21 1. seq2seq模型 seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper [1, ...
Tensorflow 自动文摘: 基于Seq2Seq+Attention模型的Textsum模型
Github下载完整代码 https://github.com/rockingdingo/deepnlp/tree/master/deepnlp/textsum 简介这篇文章中我们将基于Tensor ...
Seq2Seq Attention模型
首先强调一下图文来源,真正的完全图解Seq2Seq Attention模型.本人目前用到此模型,发现该知乎作者的文章写得通俗易懂,于是整理作为自己的笔记.如果小伙伴对模型中各种隐层状态感到不解,请看我 ...

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