将长度可变的句子映射到特定的关键字 - 腾讯云开发者社区

seq2seq 是一个 Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列...这个结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的，可以用于翻译，聊天机器人，句法分析，文本摘要等。...到最后一个字/词 XT 时，隐藏层输出 c ，因为 RNN 的特点就是把前面每一步的输入信息都考虑进来了，所以 c 相当于把整个句子的信息都包含了，可以看成整个句子的一个语义表示。...LSTM 的目的是估计条件概率 p(y1, . . . , yT′ |x1, . . . , xT ) ，它先通过最后一个隐藏层获得输入序列 (x1, . . . , xT ) 的固定长度的向量表达...并且对输入序列做了一个翻转，即不是把 a, b, c 映射到 α, β, γ, 而是把 c, b, a 映射到 α, β, γ, 这样的结果是相应的 a 会更接近 α，并且更利于 SGD 建立输入输出间的关系

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循环神经网络(RNN)在自然语言处理中的应用与挑战

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）作为一种特殊的神经网络结构，在NLP领域具有广泛的应用。本文将详细介绍RNN在自然语言处理中的应用，并讨论一些挑战和解决策略。...通过将源语言句子编码成一个固定长度的向量表示，并将其解码为目标语言句子，RNN可以实现跨语言之间的自动翻译。命名实体识别：命名实体识别是指从文本中识别出具有特定含义的实体，如人名、地名等。...输入和输出序列长度不一致：在实际应用中，输入和输出序列的长度往往不一致。可以通过零填充或截断序列来统一长度，或者使用注意力机制来处理可变长度的序列。...数据稀疏性问题：自然语言处理中的文本数据往往是稀疏的，即词汇表中的大多数单词很少出现。可以使用词嵌入技术（如Word2Vec或GloVe）来将单词映射到低维连续向量空间，从而解决数据稀疏性问题。...结论循环神经网络（RNN）在自然语言处理中具有重要的应用价值。本文介绍了RNN的基础知识，并详细讨论了其在自然语言处理中的应用及所面临的挑战。

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5分钟 NLP 系列： Word2Vec和Doc2Vec

Doc2Vec 是一种无监督算法，可从可变长度的文本片段（例如句子、段落和文档）中学习嵌入。...Word2Vec 通过使用上下文中的其他单词预测句子中的单词来学习单词向量。在这个框架中，每个词都映射到一个唯一的向量，由矩阵 W 中的一列表示。向量的串联或总和被用作预测句子中下一个词的特征。...训练收敛后，将意思相近的词映射到向量空间中相近的位置。所呈现的架构称为连续词袋 (CBOW) Word2Vec。...我们现在将看到如何学习段落的嵌入，但同样的方法也可用于学习整个文档的嵌入。...在Doc2Vec中，训练集中的每个段落都映射到一个唯一的向量，用矩阵D中的一列表示，每个词也映射到一个唯一的向量，用矩阵W中的一列表示。段落向量和词向量分别为平均或连接以预测上下文中的下一个单词。

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论文阅读：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》

最近提出的用于神经机器翻译的模型经常属于编码器 - 译码器族，并且将源句子编码成固定长度的矢量，解码器从该矢量生成翻译。...大多数提出的神经机器翻译模型属于一个编码器 - 解码器家族，每种语言都有一个编码器和一个解码器，或者涉及一种语言特定的编码器，然后将这些编码器应用于每个句子，然后将其输出进行比较。...这种编码器 - 解码器方法的一个潜在问题是神经网络需要能够将源语句的所有必要信息压缩成固定长度的向量。这可能使神经网络很难处理长句，特别是那些比训练语料库中的句子更长的句子。...例如，（Cho等，2014a）和（Sutskever等，2014）使用两个循环神经网络（RNN）将可变长度的源语句编码成固定长度的向量并将该向量解码为一个可变长度的目标语句。...上下文向量cicic_i取决于编码器将输入句子映射到的注释序列（h1，...，hTx）（h1，...，hTx）（h_1，...，h_{T_x}）。

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NLP->ATTENTION | 具有注意力机制的seq2seq模型

在预测目标词时，是否可以将注意力集中在句子中的几个相关词上，而不是集中在包含整个句子信息的单个向量上？注意力机制有助于解决问题。...注意力机制的基本思想是避免试图为每个句子学习单一的向量表示，而是根据注意力权值来关注输入序列的特定输入向量。在每一解码步骤中，解码器将被告知需要使用一组注意力权重对每个输入单词给予多少“注意”。...分数是基于前一个解码器的隐状态，就在预测目标单词和输入句子的隐状态hⱼ之前解码器决定它需要关注源语句的哪个部分，而不是让编码器将源语句的所有信息编码成一个固定长度的向量。...对齐向量与源序列具有相同长度并在解码器的每个时间步被计算注意力权重我们将softmax激活函数应用于对齐分数，以获得注意力权重。...通过比较当前目标隐状态h与每个源隐状态h的大小，导出了与源序列中的时间步数大小相等的可变长度对齐向量A 对齐分数被称为基于内容的函数，我们考虑三种不同的选择全局上下文向量是根据所有源隐状态上的对齐向量计算的加权平均值

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从One-hot, Word embedding到Transformer，一步步教你理解Bert

word embedding的一个基本思路就是，我们把一个词映射到语义空间的一个点，把一个词映射到低维的稠密空间，这样的映射使得语义上比较相似的词，他在语义空间的距离也比较近，如果两个词的关系不是很接近...那神经网络语言模型就可以解决这样的问题。 ? 神经网络语言模型架构如上图：将每个词向量拼接成句子矩阵。...encoder把要翻译的句子，映射到了整个语义空间，decoder根据语义空间再逐一翻译出来，但是句子长度有时会截断。...假设只有两个词，映射成长度只有四的向量，接下来使用三个变换矩阵wq wk wv，分别把每个向量变换成三个向量 q1 k1 v1 q2 k2 v2这里是与设映的向量相乘得到的 ?...将8个3维的拼成24维，信息太多经过24 *4进行压缩成4维。 ?

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近期 github 机器学习热门项目top5

包含的具体资源有：强化学习概念、算法种类和基本理论介绍一篇关于如何成长为强化学习研究角色员的文章按主题分类的强化学习经典论文的列表对关键算法实现的代码回放一些热身的上手项目一切从https...基于PyTorch的实现是在NVIDIA V100 GPU的基础上以，以2750kHz的速率产生的音频样本。据平均评分显示，它提供的音频质量与最好的公开可用的WaveNet一样好。...句子编码（Sentence Encoding）是许多自然语言处理应用（如情感分析、文本分类）中所必须的任务，目的是将可变长度的句子表示为固定长度的向量。...而本github将围绕句子编码器“bert-as-service”展开讨论，并通过ZeroMQ将其作为服务托管，允许您仅用两行代码将句子映射到固定长度的表示中。...不仅限于此，研究人员还创建了GANPaint来展示GAN Dissection是如何工作的，以了解内部单元如何工作，这将有助于我们通过检查和操纵特定GAN模型的内部神经元来探索其学习内容。

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从 one-hot 到 BERT，带你一步步理解 BERT

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AI本质也是复读机？阿里和浙大联合推出读唇模型，中英双语实时复述

将提取的数据与视频数据对齐，识别对应部分（由于样本数量和缺失值不同，可能存在开头或结尾部分的视频和音频序列长度不一致的情况），并采用了特定的筛选方法对有用特征数据进行了提纯。 ?...）模型，这是一项机器翻译方法，将序列（例如音频或视频序列）输入转化为标签和注意值的输出。...，因为解码器从少于14个字母的句子中提取有效信息的难度较大。...然而，一旦模型使用最大长度为16个单词的句子进行预训练，解码器由于获得了语境层的知识，对LRS2数据集的句末解码质量有了显著提高。...2016年的LipNet模型也是针对长句在读唇上的优势构建的。该模式利用时空卷积、递归网络和连接主义时间分类损失，将一个可变长度的视频帧序列映射到文本。

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利用神经网络进行序列到序列转换的学习

因此，SGD可以学习没有长句子问题的LSTMs。颠倒源句中单词的简单技巧是这项工作的关键技术贡献之一。 LSTM的一个有用的特性是它学会将可变长度的输入句子映射成固定维向量表示。...只要提前知道输入和输出之间的对齐，RNN就可以轻松地将序列映射到序列。然而，还不清楚如何将RNN应用于输入和输出序列具有不同长度且具有复杂和非单调关系的问题。...通用序列学习的最简单策略是使用一个RNN将输入序列映射到固定大小的向量，然后使用另一个RNN将向量映射到目标序列(这种方法也被Cho等人采用。[5])。...大多数句子很短(例如，长度为20-30)，但是一些句子很长(例如，长度大于100)，因此由128个随机选择的训练句子组成的minibatch将具有许多短句和很少长句，结果，minibatch中的大部分计算被浪费了...我们的工作与卡尔奇布伦纳(Kalchbrenner)和布伦森·[(Blunsom 18)关系密切，他们是第一个将输入句子映射成向量，然后再映射回句子的人，尽管他们使用卷积神经网络将句子映射到向量，这种网络会丢失单词的排序

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展开计算图与循环神经网络

计算图是形式化一组计算结构的方式，如那些涉及将输入和参数映射到输出和损失计算。我们对展开(unfolding) 递归或循环计算得到的重复结构进行解释，这些重复结构通常对应于一个事件链。...将公式描述的经典动态系统表示为展开的计算图。每个节点表示在某个时间t的状态，并且函数f将t处的状态映射到t + 1处的状态。所有时间步都使用相同的参数（用于参数化f的相同 θ 值）。...例如，如果在统计语言建模中使用的RNN，通常给定前一个词预测下一个词，可能没有必要存储 t 前输入序列中的所有信息；而仅仅存储足够预测句子其余部分的信息。...我们所说的展开是将左图中的回路映射为右图中包含重复组件的计算图的操作。目前，展开图的大小取决于序列长度....无论序列的长度，学习好的模型始终具有相同的输入大小，因为它指定的是从一种状态到另一种状态的转移，而不是在可变长度的历史状态上操作。 2. 我们可以在每个时间步使用相同参数的相同转移函数 f。

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Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

LSTM一个非常有用的属性是它能够将一个可变长度的输入句子映射成一个固定维度的向量表示。...鉴于翻译倾向于对源句的释义，翻译目标鼓励LSTM找到捕捉其含义的句子表示，因为具有相似含义的句子彼此接近，而不同的句子意义将是远的。...，RNN就可以轻松地将序列映射到序列。...然而，目前尚不清楚如何将RNN应用于其输入和输出序列具有不同长度且具有复杂和非单调关系的问题。　　...对于一个通用的序列学习来说，最简单的策略是使用RNN将输入序列映射成一个固定大小的向量，然后再使用另外一个RNN将向量映射成目标序列。

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Python中的哈希表

哈希表的实现基于哈希函数，将给定的输入映射到一个固定大小的表格中，每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数，通常将输入映射到从0到N-1的整数范围内。...字典是一种包含键值对的可变集合，支持常数时间的插入、查找、和删除操作。...插入操作首先通过哈希函数获取关键字'apple'的索引，然后将值1插入到哈希表的这个位置(hash_table[index] = value)。...查找操作和删除操作也依据关键字和哈希函数找到相应的位置，并进行操作。需要注意的是，哈希表在插入动态变化时，可能会导致哈希函数发生冲突。...一种解决冲突的方法是使用链表，即在哈希表每个位置上存储一个链表，将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时，先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置，然后在对应的链表上线性地查找元素。

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ACL 2020 | CASREL: 不受重叠三元组影响的关系抽取方法

不同于以往模型将关系建模为实体的离散标签（即将关系抽取作为分类任务处理），作者从一个新的视角审视这个问题，认为可以在一句话中将关系建模成一个使头实体映射到尾实体的函数。...当然若对于指定头实体s,在某个关系的特定标注器映射下，找不到正确的尾实体，则认为s在该关系下映射到了“null”型尾实体。...在给定一个句子表示x的情况下，头实体标注器优化以下似然函数确定头实体s的范围： ? L是句子的长度，如果z是true则 ? ，否则为0。 ? 是句子x的第i个字符的头实体开始位置的二进制标记， ?...作者为了验证CASREL模型对含有不同三元组个数的句子的处理能力，将句子按三元组个数分成五类，将CASREL模型与基准模型对比，实验结果如下图所示，与基准模型相比，CASREL模型受句子中三元组个数增加的影响最小...4 结论在关系抽取任务上，不同于以往将关系建模为实体对的离散标签，作者提出了一个新的级联二进制标注框架CASREL模型，将关系建模为一个从头实体映射到尾实体的函数，这样就将以往的分类任务变成了找寻三元组的问题

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Sequence to Sequence Learning with Neural Networks论文阅读

作者（三位Google大佬）一开始提出DNN的缺点，DNN不能用于将序列映射到序列。...此论文以机器翻译为例，核心模型是长短期记忆神经网络（LSTM），首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（下文简称源序列）转化为特定维度的向量，然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列（...，RNN就可以轻松地将序列映射到序列。...但是，还不清楚如何应用到输入和输出序列长度不同且具有复杂和非单调关系的问题通用的序列学习方法最简单的策略是使用一个RNN将源序列映射到固定大小的向量，然后是用另一个RNN将该向量映射为目标序列。...128，如果$s>5$，则设置$g=\frac{5g}{s}$ 不同的句子有不同的长度，大多数句子很短（长度为20-30），但是有一些句子长度又很长（长度大于100），因此由128个随机选择的训练句子组成的

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使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

目录为什么使用PyTorch进行文本分类处理词汇表外单词处理可变长度序列包装器和预训练模型理解问题实现文本分类为什么使用PyTorch进行文本分类在深入研究技术概念之前，让我们先快速熟悉一下将要使用的框架...除了处理词汇之外，PyTorch还有一个可以处理可变长度序列的特性! 2. 处理可变长度序列你听说过循环神经网络是如何处理可变长度序列的吗?有没有想过如何实现它?...由于每个句子中的单词数量不同，我们通过添加填充标记将可变长度的输入句子转换为具有相同长度的句子。填充是必须的，因为大多数框架支持静态网络，即架构在整个模型训练过程中保持不变。...虽然填充解决了可变长度序列的问题，但是这种思想还有另一个问题——体系结构现在像处理任何其他信息/数据一样处理这些填充标记。...词汇表包含了整篇文章中出现的词汇。每个唯一的单词都有一个索引。下面列出了相同的参数参数: min_freq:忽略词汇表中频率小于指定频率的单词，并将其映射到未知标记。

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聊聊HuggingFace Transformer

： ## padding:填充，是否将所有句子pad到同一个长度。...具体表现为，PAD的位置是0，其他位置是1。输出length：表明编码后句子的长度。 Model层的处理我们可以像使用tokenizer一样下载预训练模型。...为了使预训练的模型适应特定的NLP任务，我们需要添加一个定制的顶层网络，即Head部分。这个Head部分将模型的中间特征映射到任务特定的输出。 Head部分的结构取决于任务的类型。...回归任务（Regression）：对于回归任务，Head部分可能是一个全连接层，将模型输出的特征映射到连续的目标值。 Head部分将预训练模型的中间特征与特定任务的输出之间建立连接。..."部分用于根据任务需求将隐藏状态映射到输出。

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从基础到 RNN 和 LSTM，NLP 取得的进展都有哪些？

、计算机科学至关重要”，而n-gram模型将一个句子标记为n个单词的组合。...将一门自然语言分解成n-gram是保持句子中出现的单词数量的关键，而句子是自然语言处理中使用的传统数学过程的主干。转换方法在词袋模型表示中实现这一点的最常见方法是tf-idf。...词语向量的长度等于词汇表的长度，每一个句子用一个矩阵来表示，行数等于词汇表的长度，列数等于句子中词语的数量。词汇表中的词语出现在句子中时，词语向量对应位置的值为1，否则为0。 ?...从概念上讲，它包含将一个词语从一个与词汇表长度相等的维度投射到较低的维度空间，其思想是相似的词语将被投射得更近。为了便于理解，我们可以将嵌入看作是将每个单词投射到一个特征空间，如下图所示。 ?...词袋是一种以表格表示数据的方法，其中列表示语料库的总词汇表，每一行表示一个观察。单元格（行和列的交集）表示该特定观察中的列所代表的单词数。

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Python函数的参数列表

一、函数参数的分类函数的参数分为两类：形参及实参形参：形参是在创建过程中声明的参数，如果不给形参传入特定的实参，形参就没有实际的意义实参：实参是在函数的调用过程中传入的参数，这个参数具有实际意义，具有具体的数据类型举例...、形参的分类形参的分类可以分为六种：带有默认值的位置形参不带默认值的位置形参带有默认值的关键字形参不带默认值的关键字形参可变长度的位置形参可变长度的关键字形参实例：def fn(a,b,c=...3、可变长度的形参：可变长度位置形参：其位置在位置形参及关键字形参之间，当传入的位置实参数量多于位置形参时，多出部分的位置形参会全部存储在可变长度的位置形参中可变长度的关键字形参就是例子中的，只是给这个形参添加了一个名字...，这个名字可以自定义，但是约定俗成的命名为 args 可变长度的关键字形参：可变长度的关键字形参位于参数列表的末尾，当传入的关键字实参多与关键字形参时，多出的部分就会被储存在可变长度的关键字形参中...，顺序为：无默认值位置形参 --> 有关键字位置形参 --> 可变长度的位置形参 --> 无默认值的关键字形参 --> 有默认值的关键字形参 --> 可变长度的关键字形参常用的参数列表类型：-- (*args

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24.从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和G2V，再到Asm2vec和Log2vec(上)

在本文中，我们提出了段落向量 Paragraph Vector (Doc2vec)，一种无监督算法，它可以从可变长度的文本片段中学习固定长度的特征表示，比如句子、段落和文档。...这些算法通常要求将文本输入表示为一个固定长度的向量，如文本中最常见的固定长度向量表示方法： bag-of-words bag-of-n-grams 然而，词袋模型存在很多缺点：词序丢失：不同的句子可以有完全相同的表示...该方法可以应用于可变长度的文本片段，从短语到句子，再到大型文档，均可以使用Doc2vec进行向量表征。在本文模型中，将段落中要预测的单词用向量表示来训练是很有用的。...与以前的一些方法不同，它是通用的，适用于任何长度的文本，包括句子、段落和文档。段落向量不需要对单词加权函数进行特定任务的调整，也不依赖于解析树。...实验结果如下： 5.个人感受本文描述了段落向量Doc2vec，一种无监督学习算法，它可以从可变长度的文本片段中学习固定长度的特征表示，比如句子、段落和文档。

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