标记化和填充 下一步是标记原始句子和翻译后的句子，并对大于或小于特定长度的句子应用填充，在输入的情况下，这将是最长输入句子的长度。对于输出，这将是输出中最长句子的长度。...在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...做出预测 在这一步中，您将看到如何使用英语句子作为输入进行预测。 在标记化步骤中，我们将单词转换为整数。解码器的输出也将是整数。但是，我们希望输出是法语中的单词序列。为此，我们需要将整数转换回单词。...该方法将接受带有输入填充序列的英语句子（以整数形式），并将返回翻译后的法语句子。...最后，output_sentence使用空格将列表中的单词连接起来，并将结果字符串返回给调用函数。
感谢Sean Robertsan和PyTorch提供了这么棒的教程。 理解模型 编码器-解码器网络是一个很成功的翻译模型。这个模型接受一个序列作为输入，并将序列中的信息编码为中间表示。...模型接受的实际上不是一个单词序列，而是一个索引序列。 一次传入一个句子，这没什么问题。不过，怎样才能一次传入多个句子以加速训练过程呢？句子长短不一。这些数字序列又该如何组织呢？...在处理序列的每一步中，RNN的隐藏状态传给接受序列下一项作为输入的RNN的下一次迭代。迭代同时为批次中的每个样本输出一个编码向量。...模型需要学习如何分配这些权重，所以我们使用了一个全连接层。序列中的每个单词对应一个权重，所以权重数量等于最长句子长度。权重之和应等于一，所以全连接层将使用softmax激活函数。...训练模型 为训练模型，我们需要计算一个损失函数，反向传播误差以更新模型参数。我们的模型计算的损失函数为输出预测和目标翻译之前的负对数似然，在序列上累加，在批次中取均值。
例如，我们想实现一个接受不同序列长度的模型，它接收一个单词序列并输出一个数字，或者是图像字幕模型，其中输入是一个图像，输出是一个单词序列。...我们将模型分成两部分，首先，我们有一个编码器，输入西班牙语句子并产生一个隐向量。...对于解码器，我们将再次使用LSTM层，以及预测英语单词的全连接层。 实现 示例数据来自manythings.org。它是由语言的句子对组成的。在我们的案例中，我们将使用西班牙语-英语对。...根据之前的代码，西班牙语句子的最大长度为12个单词，英语句子的最大长度为6个单词。在这里我们可以看到使用编解码器模型的优势。...为此，我们首先必须添加一个输入层，这里唯一要考虑的参数是“shape”，这是西班牙语句子的最大长度，在我们的例子中是12。
但是，如果我们不仅希望做出单个预测，还希望做出整个句子，该怎么办？ 在本章中，我们将构建一个序列到序列模型，该模型将一种语言的句子作为输入，并输出另一种语言的句子翻译。...您可能从我们前面的章节中回忆过，RNN 接受顺序输入并在整个顺序中保持隐藏状态。 序列中的每个新单词都会更新隐藏状态。 然后，在序列的最后，我们可以使用模型的最终隐藏状态作为下一层的输入。...我们具有已定义的训练和评估函数，因此最后一步是编写一个函数，该函数实际上会将我们的输入作为文本，将其传递给我们的模型，并从模型中获取响应。 这将是我们聊天机器人的“界面”，我们实际上在那里进行对话。...我们首先定义一个evaluate()函数，它接受我们的输入函数并返回预测的输出词汇。我们首先使用我们的词汇将输入句子转化为指数。然后，我们获得这些句子中每个句子的长度的张量，并对其进行转置。...这个函数接受人类输入的信息并打印聊天机器人的响应。我们将这个函数创建为一个while循环，一直到我们终止该函数或输入quit为止。
28.倒排单词 输入格式 输出格式 输入样例： 输出样例： 思路： 26.字符串中最长的连续出现的字符 求一个字符串中最长的连续出现的字符，输出该字符及其出现次数，字符串中无空白字符（空格、回车和 tabtab...} return 0; } 27.最长单词 一个以 ....结尾的简单英文句子，单词之间用空格分隔，没有缩写形式和其它特殊形式，求句子中的最长单词。 输入格式 输入这个简单英文句子，长度不超过 500500。 输出格式 该句子中最长的单词。...分别是 .back() 返回字符串的最后一个字符 .pop_back() 删除字符串的最后一个字符 还要注意这种比较传递的思想。...编写程序，读入一行英文(只包含字母和空格，单词间以单个空格分隔)，将所有单词的顺序倒排并输出，依然以单个空格分隔。
split函数接受一个参数，并根据该参数将文本拆分为token。在我们的示例中将使用空格作为分隔符。...看一下bigram（当n = 2时）的例子，我们使用Python的nltk包为thor_review生成一个bigram，以下代码块显示了bigram的结果以及用于生成它的代码： ngrams函数接受一个词序列作为第一个参数...，并将组中词的个数作为第二个参数。...· 在词是唯一的前提下，add_word函数接受一个单词，并将它添加到word2idx和idx2word中，同时增加词表的长度。...· onehot_encoded函数接受一个词并返回一个长度为N，除当前词的索引外其余位置全为0的向量。比如传如的单词的索引是2，那么向量在索引2处的值是1，其他索引处的值全为0。
语言生成 自然语言生成是一个旨在生成有意义的自然语言的领域。 大多数情况下，内容是作为单个单词的序列生成的。...总的来说，它的工作原理如下： 你训练一个模型来预测序列中的下一个单词 您给经过训练的模型一个输入 重复N次，生成下N个单词 ?...所有文章都在一个单独的标记文件中编写。标题主要包含标题、图片标题等信息。...好吧，对于一个句子来说，这看起来相当大吧！由于我的博客包含了一些代码和教程，我希望这一句话实际上是由python代码编写的。...那我们如何把它变成一个训练集?我们需要分开X和y!记住，我们的目标是预测序列的下一个单词。因此，我们必须把除最后一个外的所有标记作为X，并把最后一个作为y。 ?
我个人理解是，假设要将中文翻译成法语，那么首先将中文作为输入，编码成英语，然后再将英语解码成法语。...举例来说，不是把句子a,b,c映射为句子$\alpha,\beta,\gamma$，而是把c,b,a映射为$\alpha,\beta,\gamma$。...我们将模型训练在一个由3.48亿个法语单词和3.04亿个英语单词组成的1200万个句子的子集上，这是一个干净的精心挑选的子集。...每个不在这个词汇表中的单词都被特殊标记为"UNK" 3.2 Decoding and Rescoring ? 我们实验的核心是在许多句子对上训练一个大而深的LSTM。...对于少数35字的句子，效果没有下降，只有在最长的句子中有略微的缩减。
Encoder涉及的步骤: 输入句子中的每个单词都被嵌入并表示在具有embedding_dim(超参数)维数的不同空间中。...返回单词预测概率和当前解码器隐藏状态。 将概率最大的字作为下一个解码器GRU单元(解码器对象)的输入，当前解码器隐藏状态成为下一个解码器GRU单元的输入隐藏状态。...，我们定义了一个函数，该函数接受一个英语句子，并按照模型的预测返回一个印地语句子。...解码器返回预测的字概率。概率最大的单词成为我们预测的单词，并被附加到最后的印地语句子中。这个字作为输入进入下一个解码器层。...经过35个epoch的训练后，我尝试向我们的translate_sentence()函数中添加随机的英语句子，结果有些令人满意，但也有一定的问题。显然，可以对超参数进行更多的优化。 ?
这意味着全连接层中的每个节点都将特征和权重之和作为输入，对结果值应用非线性函数，并输出转换后的结果。...在此示例中，我们将创建一个基本的词袋分类器，以对给定句子的语言进行分类。 设置分类器 在此示例中，我们将选择西班牙语和英语的句子： 首先，我们将每个句子拆分成一个单词列表，并将每个句子的语言作为标签。...（西班牙语或英语）的标签，并返回其相关索引（0或1）。...由于我们的模型由单层组成，因此每个节点上的参数都易于解释。 在这里，我们定义了一个函数，它将一个词作为输入，并返回层内每个参数的权重。...回想一下我们的 POS 分析，我们可以轻松地返回句子中单词的上下文并确定给定单词是名词，动词还是形容词。 现在，让我们手动指定我们的单词是动词。
因此，如果存在获得良好结果的大DNN的参数设置(例如，因为人类可以非常快速地解决任务)，则监督反向传播将找到这些参数并解决问题。...连接序列分类是用神经网络将序列映射到序列的另一种流行技术，但是它假设输入和输出之间单调对齐，[11]。 ? 图1：我们的模型读取一个输入句子“ABC”，并产生“WXYZ”作为输出句子。...3.1 数据集详细信息 我们使用了WMT14英语到法语数据集。我们对我们的模型进行了12M感知子集的训练，该子集由348M法语单词和304M英语单词组成，这是[29]的一个干净的“精选”子集。...为了解决这个问题，我们确保minibatch中的所有句子长度大致相同，速度提高了2倍。 3.5 并行化 一个c++实现的深层LSTM配置从上一节对一个GPU处理速度约1700字每秒。...图3：左图显示了我们的系统作为句子长度函数的性能，其中x轴对应于按长度排序的测试句子，并由实际序列长度标记。少于35个单词的句子没有降级，最长的句子只有轻微的降级。
如果你使用word-level，那就更有必要使用两个不同的字典，比如很多德语单词在英语字典中是找不到的，而且不同语言分词方便也是不一样的。 ?...Decoder会输出一个概率分布p向量，起始符后面的第一个字母是m，我们将m做一个one-hot编码作为y标签，用标签y和预测p做一个CrossEntropy来作为我们的损失函数优化，梯度从Decoder...然后输入是两个字符，起始符和m，下一个字母是a，我们将a做one-hot编码作为y标签，将它与我们输出的概率分布做一个CrossEntropy来作为损失函数，一直进行这个循环，应该就很好理解了。 ?...总结 Seq2Seq模型有一个encoder网络和一个Decoder网络，在我们的例子中encoder的输入是英语句子，每输入一个词RNN就会更新状态并记录下来，encoder最后一个状态就是这个句子的特征...注意力机制 我们知道Seq2Seq模型有一个缺点就是句子太长的话encoder会遗忘，那么decoder接受到的句子特征也就不完全，我们看一下下面这个图，纵轴BLUE是机器翻译的指标，横轴是句子的单词量
（一个lstm的一个单元称为cell） state_is_tuple: 设置为true的话，返回（c_state, m_state）， false的话不知道返回啥 官网上说 不赞成使用inputsize...这个参数， 函数的输出是一个cell tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper....batch_size: ....max_time指的是： 输入句子中单词的最大数量。input_size:每个单词向量的长度 网络是通过 max_time 的值进行按时间展开的。...max_time是 最长句子中单词的个数。...]=6） 即：每个batch的句子中单词的数量（句子的长度） 一个batch代表一个句子 函数输出：outputs：维数[batch_size, max_time, cell.output_size]
问题1： 定义一个名为“make_sentences”的函数，接受一个系列作为其参数， 默认为数据框的“text”列的前15行，将每个条目分解为句子并返回这些句子的列表。...问题3： 定义一个名为“make_chunks”的函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，并返回一个字典（将称为外部字典），外部字典的键是指向条目的行号的整数...问题4： 创建一个函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，然后返回一个包含“句子”和“情感”两列的数据框。...问题5： 定义一个名为“top_n_words”的函数，接受两个参数： “feature_names”，这是从DTM中得出的特征名称 “n”，这是将返回的行数和单词数。...此函数接受上述两个参数，并返回前n个主题中的前n个单词。
英语老师给我上了几堂英语课，我在不断的输入Encoder；突然有一个随堂测试，我得做题输出Decoder；最后英语老师改卷子，给我一个分数，不对的地方我得反思调整我对输入数据的加工方式。）...课本上的单词和课文是原始数据输入，相当于X；我在大脑里加工这些数据，相当于Encoder模型，我的脑子里有很多加工后的数据，相当于C；现在要让我翻译一个英语句子，这个任务相当于Y，我不能翻课本，所以我只能借助我脑袋里加工的数据...而语义编码C是由句子X的每个单词经过Encoder 编码产生的，这意味着不论是生成哪个单词，y1,y2还是y3，其实句子X中任意单词对生成某个目标单词yi来说影响力都是相同的，没有任何区别（其实如果Encoder...这对于正确翻译目标语单词肯定是有帮助的，因为引入了新的信息。同理，目标句子中的每个单词都应该学会其对应的源语句子中单词的注意力分配概率信息。...”、“Chase”、“Jerry”对Yi来说的注意力分配概率分布，那么可以用i时刻的隐层节点状态Hi去一一和输入句子中每个单词对应的RNN隐层节点状态hj进行对比，即通过函数F(hj,Hi)来获得目标单词
不同语言的自然语言处理也存在差别，对于中文来说，很多时候都无法直接套用英语自然语言处理中相对成熟的理论。有很多基础工作也是需要我们自己去做，这就包括了中文相似度。...相似度 中文相似度按照长度可以有字与字的相似度、单词与单词的相似度、句子与句子的相似度、段落与段落的相似度和文章与文章的相似度。...而且响应也不同，自动问答给出一个准确唯一的答案作为响应，而检索系统的响应一般有很多相关的结果。...相似度在这里可以用来计算用户以自然语言的提问问句与语料库中问题的匹配程度，那么匹配度最高的那个问题对应的答案将作为响应。...* 比如在机器翻译中，会分析语句的相似度来完成双语的翻译，能否准确定义并计算相似度将影响翻译的效果，最简单的相似性分析就是直接利用语句中每个词的语法和语义来分析，而如果要更进一步分析的话则是先分析语句的依存树
根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。...其中两名参与者(a和b)朗读MOCHA-TIMIT数据集中的460个句子，这些句子基本上涵盖了英语中全部形式的协同发音，平均长度为9±2.3个单词，包含约1800个不重复的单词。...网络 编码-解码是一个人工神经网络，本质上是一个极其复杂的，参数化的函数，由简单的函数组成，并通过更改这些参数进行“训练”，以逐步减少其输出的惩罚。...因为说话时间和每个句子的字数因例句而异。然而，网络是小批量训练，只需将数据零填充到每个小批量中最长的序列，并确保在每个小批量中读取RNN输出序列的真实长度，而不是名义长度。...在输出序列的每个步骤中，解码器除了自己先前的隐藏状态之外，还将参与者说出的实际句子中的前一个单词（在模型训练阶段）或前一个步骤中的预测单词（在测试阶段）作为输入。
返回单词列表 return(words) 接下来，我们需要一种特定的输入格式。 Word2Vec 需要单个句子，每个句子都是一列单词。 换句话说，输入格式是列表的列表。...如何将一个段落分成句子并不简单。 自然语言中有各种各样的问题。 英语句子可能以“?”，“!”，“"”或“.”等结尾，并且间距和大写也不是可靠的标志。...# 返回句子列表，其中每个句子都是单词列表 # 1....( raw_sentence, \ remove_stopwords )) # 返回句子列表（每个句子都是单词列表， # 因此返回列表的列表） return...译者注：原文中这里的解释有误，已修改。 训练并保存你的模型 使用精心解析的句子列表，我们已准备好训练模型。 有许多参数选项会影响运行时间和生成的最终模型的质量。
该隐藏状态将提供给下一个 RNN，后者处理句子中的下一个单词。 由于您在构建静态图时做了一个固定长度的插槽，因此您需要增加短句并减少长句。...在自然语言的示例中，最常见的方法是使一个单词成为一个单元，并在处理该句子时将其视为一组单词。 您展开整个句子的 RNN，然后一次处理一个单词。...训练器的on方法接受这些事件之一作为参数，并返回一个装饰器，该装饰器设置要在该事件上触发的自定义函数。...()方法接受尺寸作为输入，并返回具有索引/索引到最大值和实际最大值的元组。...pad_sequence函数接受一个位置参数，该位置参数是序列的排序序列（即最长序列（a）在前和最短序列（c）在后）和一个关键字参数，该参数决定用户是否希望它是否为batch_first。
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