与nlp相关的模型概览
与nlp相关的模型概览
- word2vec
- CBOW
- Skip-Gram
- Doc2Vec
- RNN、LSTM、GRU
- 循环神经网络RNN
- 长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)
- 门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)
- 机器翻译
- Encoder-Decoder
- Attention-based Encoder-Decoder
- Global Attention
- Local Attention
- Self Attention
- Hierarchical Attention
- Bi-Directional Encode layer
- Residual Encode layer
- 总结
- Image Caption
- Transformer
- Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- 分词
- 基于BiLSTM+CRF的分词系统
- 文本分类
- 简单模型
- LSTM
- 双向RNN+残差网络
- 堆叠循环神经网络
- CNN
- lstm-attention
word2vec
CBOW
Skip-Gram
Doc2Vec
RNN、LSTM、GRU
循环神经网络RNN
长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)
计算量大
门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)
相比LSTM, 计算量小一些
机器翻译
Encoder-Decoder
Attention-based Encoder-Decoder
Global Attention
encoder的全部信息
Local Attention
encoder的局部信息
Self Attention
传统的attention只有source(encoder)和target(decoder)之间的关联关系,忽略了source和target端分别的关联关系,Self Attention可以捕捉到词与词之间的关系。
Hierarchical Attention
Bi-Directional Encode layer
Residual Encode layer
总结
Image Caption
Transformer
http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
分词
基于BiLSTM+CRF的分词系统
文本分类
简单模型
LSTM
双向RNN+残差网络
堆叠循环神经网络
堆叠的目的:
底层rnn捕捉的是基本的信息,如:词的含义或者词性
高层rnn捕捉的是更深层次的信息,如:语义
CNN
lstm-attention
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