开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我是否需要为抽象摘要模型的源和目标词汇创建单独的嵌入矩阵？

对于抽象摘要模型的源和目标词汇，是否需要创建单独的嵌入矩阵取决于具体的情况。以下是一些考虑因素：

词汇之间的语义关系：如果源和目标词汇之间存在明显的语义关系差异，那么单独的嵌入矩阵可能更适合。例如，如果源词汇主要涉及技术领域，而目标词汇主要涉及商业领域，它们的语义特征可能不同，因此单独的嵌入矩阵可以更好地捕捉到这种差异。
数据集的规模和多样性：如果你的数据集规模较小或者涉及的领域较为单一，那么使用单独的嵌入矩阵可能会导致过拟合或者无法很好地泛化到其他领域。在这种情况下，可以考虑使用共享的嵌入矩阵。
计算资源和效率：创建单独的嵌入矩阵会增加计算和存储的成本。如果你的计算资源有限或者需要提高计算效率，可以考虑使用共享的嵌入矩阵。

总的来说，是否需要为抽象摘要模型的源和目标词汇创建单独的嵌入矩阵是一个权衡取舍的问题，需要综合考虑语义关系、数据集的规模和多样性以及计算资源和效率等因素。在实际应用中，可以根据具体情况进行实验和调优，以找到最适合的解决方案。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云机器学习平台（MLPaaS）：https://cloud.tencent.com/product/mlpaas
腾讯云人工智能开放平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

多项NLP任务新SOTA，Facebook提出预训练模型BART

在提供同等的训练资源时，BART 可在 GLUE 和 SQuAD 数据集上实现与 RoBERTa 相当的性能，并在抽象对话、问答和文本摘要等任务中获得新的当前最优结果，在 XSum 数据集上的性能比之前研究提升了...序列生成任务由于 BART 具备自回归解码器，因此它可以针对序列生成任务进行直接微调，如抽象问答和摘要。在这两项任务中，信息复制自输入但是经过了处理，这与去噪预训练目标紧密相关。...第一步中，研究人员冻结 BART 的大部分参数，仅更新随机初始化的源编码器、BART 位置嵌入和 BART 编码器第一层的自注意力输入投影矩阵。第二步中，研究人员将所有模型参数进行少量迭代训练。 ?...新编码器可使用不同的词汇。结果 ? 表 1：预训练目标对比。所有模型的训练数据都是书籍和维基百科数据。 ? 表 2：大模型在 SQuAD 和 GLUE 任务上的结果。...在这两个摘要任务上，BART 在所有度量指标上的性能均优于之前的研究，在更抽象的 XSum 数据集上的性能较之前模型提升了 6 个百分点。 ?

9792 0

【NLP】Facebook提出的预训练模型BART

在提供同等的训练资源时，BART 可在 GLUE 和 SQuAD 数据集上实现与 RoBERTa 相当的性能，并在抽象对话、问答和文本摘要等任务中获得新的当前最优结果，在 XSum 数据集上的性能比之前研究提升了...序列生成任务由于 BART 具备自回归解码器，因此它可以针对序列生成任务进行直接微调，如抽象问答和摘要。在这两项任务中，信息复制自输入但是经过了处理，这与去噪预训练目标紧密相关。...第一步中，研究人员冻结 BART 的大部分参数，仅更新随机初始化的源编码器、BART 位置嵌入和 BART 编码器第一层的自注意力输入投影矩阵。第二步中，研究人员将所有模型参数进行少量迭代训练。 ?...新编码器可使用不同的词汇。结果 ? 表 1：预训练目标对比。所有模型的训练数据都是书籍和维基百科数据。 ? 表 2：大模型在 SQuAD 和 GLUE 任务上的结果。...在这两个摘要任务上，BART 在所有度量指标上的性能均优于之前的研究，在更抽象的 XSum 数据集上的性能较之前模型提升了 6 个百分点。 ?

6.9K1 1

BART & MASS 自然语言生成任务上的进步

这种设计的优势有： decoder端的输入是源输入中被屏蔽的文段，可以使decoder在预测的时候更加专注利用源输入，而不是目标端要预测的token的前一个token（有点绕口，参考图 2 理解）。...超参数 k 这里单独把超参数k拎出来讲，是因为参数k的设计使得MASS模型可以被看作一个统一的预训练框架，BART（k =1）和GPT（k=m）都可以被包含在这种框架里面。...序列生成任务由于BART是一个自回归解码器，它直接微调，就可以适应序列生成任务，如抽象问题回答和摘要。在这两种任务中，信息来自于输入，这与去噪预训练目标密切相关。...（1）冻结 BART 的大部分参数，仅更新随机初始化的源编码器、BART 位置嵌入和 BART 编码器第一层的自注意力输入投影矩阵。（2）所有模型参数进行少量迭代训练。...结果在 SQuAD（抽取式问答的任务）MNLI（推理任务）ELI5（抽象问题回答生成任务）XSum（摘要生成任务）ConvAI2（对话反应生成任务）CNN/DM（摘要生成任务）等数据集上进行测试，不同的噪声函数结果差距比较大

2.4K3 0

跨语言嵌入模型的调查

在这篇博客的过程中，我将概括介绍一些模型和算法，这些模型和算法已经越来越接近这个难以实现的目标，即在一个共同的嵌入空间中捕捉多种语言单词之间的关系。...相反，他们在训练期间将源和目标语料库的窗口馈送到模型中，从而基本上内嵌入源语言和目标语言。...因此，作者将目标语言中的嵌入表示为源嵌入和他们相应的对齐计数。然后他们最小化这两个术语之间的平方差：其中和分别是英文和中文单词嵌入的嵌入矩阵。...在他们的第二种方法中，他们假设源句子和目标句子中的单词是单调对齐的，每个源词在位置在位置对准到目标字我其中和是源句和目标句的长度。...在他们的实验中，使用句子ids，即创建句子的语言无关表示（例如使用doc2vec）可以获得比只使用源词和目标词更好的结果。

6.9K10 0

【TensorFlow 谷歌神经机器翻译】从零开始打造属于你的翻译系统

在高层水平上，NMT模型由两个循环神经网络组成：编码器RNN简单地处理输入的源词汇，不进行任何预测; 另一方面，解码器RNN在预测下一个单词的同时处理目标句子。...嵌入给定词类属性，模型必须先查找源和目标嵌入以检索相应的词汇表示。为了使嵌入层工作，首先要为每种语言选择一个词汇表。通常，选择词汇大小V，并且只有最常用的V词汇被视为唯一的。...一般来说，给定大量训练数据，我们可以从头开始学习这些嵌入。编码器一旦被检索到，那么嵌入词汇就作为输入被喂入主网络中，该主网络由两个多层RNN组成——用于源语言的编码器和用于目标语言的解码器。...注意力机制的关键在于通过在翻译过程中，对相关来源内容进行“注意”，建立目标与来源之间的直接连接。注意力机制的一个很好的副产品，是源和目标句子之间的对齐矩阵（如图 4 所示）。 ?...这个 flag 指定了我们将要使用的注意力机制。我们还需要为注意力模型创建一个新的目录，这样才不会重复使用以前训练过的基本 NMT 模型。运行以下指令开始训练： ?

2.2K4 0

IJCAI 2018 | 北京大学提出新型分层式端到端模型，整合文本摘要和情感分类

相比于从原始文本的已有词汇中选取一个子集来构建摘要的抽取式摘要（extractive summarization），抽象式摘要（abstractive summarization）是构建一个内部语义表征然后使用自然语言生成技术来创建摘要...文本摘要和情感分类的目标都是挖掘文本的主要思想。文本摘要是以更为具体的方式使用词和句子来描述文本，而情感分类则是以更为抽象的方式使用标签总结文本。...对于抽象式文本摘要而言，最受欢迎的是序列到序列模型 [Sutskever et al., 2014; Rush et al., 2015]，其中生成长源文本的短摘要可以被看作是长序列和短序列之间的映射。...这种模型由一个编码器和一个解码器构成。编码器将源文本编码成一个隐含表征，解码器则生成摘要。...这种情感分类能为文本摘要提供更为重要的监督信号并引导摘要组件获取源文本的情感倾向，这能提升短文本和源文本之间的一致性。我们在亚马逊在线评论数据集上评估了我们提出的模型。

4566 0

NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART

有很多不同的技术可以从原始文本数据中提取信息并将其用于摘要模型，总体来说它们可以分为提取式（Extractive）和抽象式（Abstractive）。...提取方法选择文本中最重要的句子（不一定理解含义），因此作为结果的摘要只是全文的一个子集。而抽象模型使用高级 NLP（即词嵌入）来理解文本的语义并生成有意义的摘要。...为了做到这一点，我们需要创建一个嵌入矩阵，以便 id N 的单词的向量位于第 N 行。...语料库矩阵应会在编码器嵌入层中使用，而摘要矩阵会在解码器层中使用。输入序列中的每个 id 都将用作访问嵌入矩阵的索引。...首先，我们需要确认正确的输入和输出：输入是X(文本序列)加上y(摘要序列)，并且需要隐藏摘要的最后一个单词目标应该是没有开始标记的y(汇总序列)。

5472 0

NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART

有很多不同的技术可以从原始文本数据中提取信息并将其用于摘要模型，总体来说它们可以分为提取式（Extractive）和抽象式（Abstractive）。...提取方法选择文本中最重要的句子（不一定理解含义），因此作为结果的摘要只是全文的一个子集。而抽象模型使用高级 NLP（即词嵌入）来理解文本的语义并生成有意义的摘要。...Seq2Seq 序列到序列模型（2014）是一种神经网络的架构，它以来自一个域（即文本词汇表）的序列作为输入并输出另一个域（即摘要词汇表）中的新序列。...为了做到这一点，我们需要创建一个嵌入矩阵，以便 id N 的单词的向量位于第 N 行。...语料库矩阵应会在编码器嵌入层中使用，而摘要矩阵会在解码器层中使用。输入序列中的每个 id 都将用作访问嵌入矩阵的索引。

8631 0

Word2Vec —— 深度学习的一小步，自然语言处理的一大步

我们想要为句子中的每个不重复单词创建单词词向量。 ? 现在来考虑一下如何赋值，我们希望可以用某种方式来表示这个单词和它的上下文、含义、语义。一种方法是创建一个共生矩阵。...在算法上，这些模型是相似的，除了 CBOW 从源上下文单词中预测目标单词，而 the skip-Gram 相反并预测来自目标单词源上下文的单词。...我们的目标是找到一些词汇表示，这些词汇可以用于预测当前单词的周围词汇。特别是，我们希望最大化我们整个语料库的平均对数概率： ?...如果我们认为 wi 维数为 N 和θ的单热编码矢量，并且它是一个 N×K 矩阵嵌入矩阵，这表示我们的词汇表中有 N 个词，而我们学习的嵌入具有维数 K，那么我们可以定义 - ?...我们的目标是对嵌入参数θ进行更新以最大化该目标函数。我们通过推导关于嵌入参数θ的损失梯度来做到这一点。 ? 然后，我们通过向梯度方向的移动来更新嵌入参数。

5655 0

Transformers 4.37 中文文档（十二）

与问答类似，摘要有两种类型：抽取式：识别并提取原始文本中最重要的句子抽象式：从原始文本生成目标摘要（可能包含输入文档中没有的新单词）；SummarizationPipeline 使用抽象式方法...预测的掩码标记的最终隐藏状态传递给一个具有词汇表上的 softmax 的前馈网络，以预测掩码单词。第二个预训练目标是下一句预测。模型必须预测句子 B 是否跟在句子 A 后面。...BART 通过添加一个单独的随机初始化编码器来适应翻译，将源语言映射到一个可以解码为目标语言的输入。这个新编码器的嵌入被传递给预训练编码器，而不是原始词嵌入。...源编码器通过使用模型输出的交叉熵损失来更新源编码器、位置嵌入和输入嵌入进行训练。在这一步中，模型参数被冻结，所有模型参数在第二步中一起训练。...例如，Transformer XL 使用空格和标点分词，导致词汇量为 267,735！如此庞大的词汇量迫使模型具有巨大的嵌入矩阵作为输入和输出层，这会导致内存和时间复杂度增加。

5251 0

入门 NLP 前，你必须掌握哪些基础知识？

通过使用该词汇表，可以将每个句子表示为一个由 0 和 1 组成的向量，向量元素的取决于词汇表中的某个词是否出现在该句子中。...根据上面的句子创建的 BoW 特征矩阵为了给词汇表添加更多的上下文信息，可以将词（token）组合在一起。这种方法被称为 N 元（N-gram）方法。...直观地说，如果一个单词经常出现在目标文档中，但并不经常出现在所有文档的集合中，那么它的 TF-IDF 值就会较高。下图显示了根据之前见过的例句创建的 TF-IDF 矩阵的示例。...下图显示了根据例句构建的 GloVe 词嵌入的示例，以及这些词嵌入的图形化表示。正如我们设想的那样，类似的概念距离相近。 ? 使用 GloVe 嵌入创建的特征矩阵 ?...其中，自动文本摘要是一类使用机器学习算法创建文档摘要或一组文档的过程。这些算法在处理大量文档和长文档时效果最佳。另一方面，主题建模侧重于从文档集合中提取出主题。

1.8K1 0

万字长文概述NLP中的深度学习技术

层级之间的权重矩阵分别是 V*N 阶的 W 和 N*V 阶的 W'，词汇表中的每一个词最终会表征为两个向量：v_c 和 v_w，它们分别对应上下文词表征和目标词表征。...下表 1 提供了用于创建词嵌入的现有框架，它们都可以训练词嵌入并进一步与深度学习模型相结合： ?...随后这些抽象的语义信息能用于许多 NLP 任务，如情感分析、自动摘要、机器翻译和问答系统等。卷积神经网络（CNN）因为其在计算机视觉中的有效性而被引入到自然语言处理中，实践证明它也非常适合序列建模。...使用相同的权重将滤波器 k 应用于所有可能的窗口，以创建特征图。 ? 在卷积神经网络中，大量不同宽度的卷积滤波器（也叫做内核，通常有几百个）在整个词嵌入矩阵上滑动。...图 14：词对齐矩阵（图源：https://arxiv.org/abs/1409.0473）类似的方法也被应用到摘要任务中，《A Neural Attention Model for Abstractive

1.2K2 0

干货 | 万字长文概述NLP中的深度学习技术

层级之间的权重矩阵分别是 V*N 阶的 W 和 N*V 阶的 W'，词汇表中的每一个词最终会表征为两个向量：v_c 和 v_w，它们分别对应上下文词表征和目标词表征。...下表 1 提供了用于创建词嵌入的现有框架，它们都可以训练词嵌入并进一步与深度学习模型相结合： ?...随后这些抽象的语义信息能用于许多 NLP 任务，如情感分析、自动摘要、机器翻译和问答系统等。卷积神经网络（CNN）因为其在计算机视觉中的有效性而被引入到自然语言处理中，实践证明它也非常适合序列建模。...使用相同的权重将滤波器 k 应用于所有可能的窗口，以创建特征图。 ? 在卷积神经网络中，大量不同宽度的卷积滤波器（也叫做内核，通常有几百个）在整个词嵌入矩阵上滑动。...图 14：词对齐矩阵（图源：https://arxiv.org/abs/1409.0473）类似的方法也被应用到摘要任务中，《A Neural Attention Model for Abstractive

7241 0

Transformer--输入部分

️上文我们简单介绍了Transformer模型的总体架构，本章我们主要介绍其输入部分前言输入部分主要包括源文本嵌入层以及位置编码器，目标文本嵌入层以及位置编码器文本嵌入层的作用 ️无论是源文本嵌入还是目标文本嵌入...) 位置编码器的作用 ️因为在Transformer的编码器结构中, 并没有针对词汇位置信息的处理，因此需要在Embedding层后加入位置编码器，将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词嵌入张量中...， # 并把这两个矩阵分别填充在位置编码矩阵的偶数和奇数位置上，组成最终的位置编码矩阵....# 注册之后我们就可以在模型保存后重加载时和模型结构与参数一同被加载....return self.dropout(x) ️还有一部分知识设计绘制词汇向量中特征的分布曲线，其思想有些抽象，我们只需要知道我们通过上面的操作把嵌入的数值很好的匹配到正弦和余弦图像上，值域的范围都在

1071 0

Word2Vec —— 深度学习的一小步，自然语言处理的一大步

我们想要为句子中的每个不重复单词创建单词词向量。 ? 现在来考虑一下如何赋值，我们希望可以用某种方式来表示这个单词和它的上下文、含义、语义。一种方法是创建一个共生矩阵。...在算法上，这些模型是相似的，除了 CBOW 从源上下文单词中预测目标单词，而 the skip-Gram 相反并预测来自目标单词源上下文的单词。...我们的目标是找到一些词汇表示，这些词汇可以用于预测当前单词的周围词汇。特别是，我们希望最大化我们整个语料库的平均对数概率： ?...如果我们认为 wi 维数为 N 和θ的单热编码矢量，并且它是一个 N×K 矩阵嵌入矩阵，这表示我们的词汇表中有 N 个词，而我们学习的嵌入具有维数 K，那么我们可以定义 - ?...我们的目标是对嵌入参数θ进行更新以最大化该目标函数。我们通过推导关于嵌入参数θ的损失梯度来做到这一点。 ? 然后，我们通过向梯度方向的移动来更新嵌入参数。

4471 0

EMNLP 2018 | 结合通用和专用NMT的优势，CMU为NMT引入「语境参数生成器」

神经机器翻译（NMT）无需单独训练或调整系统的任何部分就可以直接建模源语言到目标语言的映射。...编码器-解码器抽象使构建将任何语言的源句映射到向量表示，再将向量表示解码到任何目标语言的系统在概念上变得可行。...Ha 等人提出的通用模型（2016）需要输入句子的新编码方案，这会导致过大的词汇量从而难以扩展。...它将语言嵌入作为翻译的语境进行学习，并用它们为所有语言对生成共享翻译模型的参数。因此，它为这些模型提供了每种语言单独学习参数的能力，同时也在相似语言之间共享信息。...该参数生成器接受源语言嵌入和目标语言嵌入作为输入，并分别为编码器和解码器生成参数。模型的其余部分保持不变，并在所有语言中共享。

5501 0

入门 NLP 项目前，你必须掌握哪些理论知识？

通过使用该词汇表，可以将每个句子表示为一个由 0 和 1 组成的向量，向量元素的取决于词汇表中的某个词是否出现在该句子中。...下图显示了使用 BoW 方法在五个归一化处理后的句子上创建的矩阵的一个示例。例句根据上面的句子创建的 BoW 特征矩阵为了给词汇表添加更多的上下文信息，可以将词（token）组合在一起。...直观地说，如果一个单词经常出现在目标文档中，但并不经常出现在所有文档的集合中，那么它的 TF-IDF 值就会较高。下图显示了根据之前见过的例句创建的 TF-IDF 矩阵的示例。...使用 GloVe 嵌入创建的特征矩阵投影到一个二维空间的词向量此外，Facebook 也开发了一个名为「FastText」的 Word2Vec 的版本。...其中，自动文本摘要是一类使用机器学习算法创建文档摘要或一组文档的过程。这些算法在处理大量文档和长文档时效果最佳。另一方面，主题建模侧重于从文档集合中提取出主题。

6112 0

从零开始构建大语言模型（MEAP）

基于这些专家定义的特征创建的数据集将用于训练模型。与传统机器学习相比，深度学习不需要手动提取特征。这意味着人类专家不需要为深度学习模型识别和选择最相关的特征。...是否去除空白在开发简单的标记器时，是否将空白字符编码为单独的字符或仅将其删除取决于我们的应用程序和其要求。去除空格减少了内存和计算需求。...target_chunk张量包含相应的目标。我建议继续阅读，看看当我们将数据集与 PyTorch 的DataLoader结合使用时，这个数据集返回的数据是什么样的——这将带来额外的直觉和清晰度。...这些值在 LLM 训练过程中作为 LLM 优化的一部分而被优化，我们将在后续章节中看到。此外，我们可以看到权重矩阵有六行和三列。词汇表中的每个可能的标记都有一行。这三个嵌入维度中的每个维度都有一列。...例如，标记 ID 5 的嵌入向量是嵌入层权重矩阵的第六行（它是第六行而不是第五行，因为 Python 从 0 开始计数）。本节介绍了如何从标记 ID 创建嵌入向量。

9400 1

学界 | 迁移学习 + BPE，改进低资源语言的神经翻译结果

这种方法主要基于 Zoph 等人提出的迁移方法，但他们的方法忽略了源词汇重复，我们的方法对此进行了开拓。首先，我们使用 BPE（字节对编码）的方式分离单词来增加单词重复。...然后，在第一种语言对上训练模型，将其参数（包括源词嵌入）迁移到另一个模型，再在第二种语言对上继续训练。...我们的实验证明，虽然 BPE 方法和迁移学习单独用的时候表现不一致，但一起用时能提高 1.8 个 BLEU 值。 ? 表 1：土耳其语与乌兹别克语中拥有同样词根的单词示例 ?...注意：baseline = 只训练子模型；transfer = 先训练父模型，再训练子模型；+freeze = 在子模型中 freeze 目标词嵌入 ?...表 4：在父模型中出现的源词嵌入占子模型源词嵌入的比例 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

90211 0

在30分钟内编写一个文档分类器

在我过去的一次采访中，我被要求实现一个模型来对论文摘要进行分类。我们的目标不是要有一个完美的模型，而是要看看我在最短时间内完成整个过程的能力。我就是这么做的。...可以使用文档关键字和逻辑运算符。PubMed文档详细解释了如何构建查询。在面试中，我被要求获取4个主题的文件。我们通过在查询中指定每个类的相关关键字来实现这一点。...我们首先使用NLTK检索英语停用词词汇表，然后使用它过滤我们的标记。最后，我们将处理的数据连接起来。数据嵌入如果你熟悉NLP问题，那么你知道处理文本数据时最重要的部分可能是向量表示，即嵌入。...这是正常的，因为这个数字对应于整个语料库（即整个数据集）的词汇表的大小。这个数字有两个问题。首先，它将使模型的训练变得复杂化。...也就是说，如果你的目标是拥有一个工作模型来对文档进行分类，那么这是一个很好的起点。下一步就是把它投入生产！我将在另一篇文章中介绍这一部分。

5371 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭