程序员经验分享-hwhale

【深度学习】【NLP】NLP课件整理 第四章：RNN,LSTM,GRU,注意力机制,Attention

2023-10-30

文档：4.1 认识RNN模型.note

  1. 了解什么是RNN模型.
  2. 了解RNN模型的作用.
  3. 了解RNN模型的分类.

文档：4.2 传统RNN模型.note

  1. 了解传统RNN的内部结构及计算公式.
  2. 掌握Pytorch中传统RNN工具的使用.
  3. 了解传统RNN的优势与缺点.

文档：4.3 LSTM模型.note

  1. 了解LSTM内部结构及计算公式.
  2. 掌握Pytorch中LSTM工具的使用.
  3. 了解LSTM的优势与缺点.

文档：4.4 GRU模型.note

  1. 了解GRU内部结构及计算公式.
  2. 掌握Pytorch中GRU工具的使用.
  3. 了解GRU的优势与缺点.

文档：4.5 注意力机制.note

  1. 了解什么是注意力计算规则以及常见的计算规则.
  2. 了解什么是注意力机制及其作用.
  3. 掌握注意力机制的实现步骤.
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

自然语言处理NLP

NLP

【深度学习】【NLP】NLP课件整理 第四章：RNN,LSTM,GRU,注意力机制,Attention 的相关文章

  • Blenderbot 微调

    我一直在尝试微调 HuggingFace 的对话模型 Blendebot 我已经尝试过官方拥抱脸网站上给出的传统方法 该方法要求我们使用 trainer train 方法来完成此操作 我使用 compile 方法尝试了它 我尝试过使用 Py

  • 从文本文件中提取与输入单词最相似的前 N ​​个单词

    我有一个文本文件 其中包含我使用 BeautifulSoup 提取的网页内容 我需要根据给定的单词从文本文件中找到 N 个相似的单词 流程如下 从中提取文本的网站 https en wikipedia org wiki Football h

  • 如何对德语文本进行词形还原？

    我有一篇德语文本 我想对其应用词形还原 如果不可能进行词形还原 那么我也可以接受词干提取 Data 这是我的德语文本 mails Hallo Ich spielte am fr hen Morgen und ging dann zu ein

  • BERT 输出不确定

    BERT 输出是不确定的 当我输入相同的输入时 我希望输出值是确定性的 但我的 bert 模型的值正在变化 听起来很尴尬 同一个值返回两次 一次 也就是说 一旦出现另一个值 就会出现相同的值并重复 如何使输出具有确定性 让我展示我的代码片段

  • 快速NLTK解析成语法树

    我正在尝试将数百个句子解析为语法树 我需要快速完成 问题是如果我使用 NLTK 那么我需要定义一个语法 而我不知道我只知道它会是英语 我尝试使用this https github com emilmont pyStatParser统计解析器

  • gensim如何计算doc2vec段落向量

    我正在看这篇论文http cs stanford edu quocle paragraph vector pdf http cs stanford edu quocle paragraph vector pdf 它指出 段落向量和词向量被平

  • 使用正则表达式标记化进行 NLP 词干提取和词形还原

    定义一个函数 名为performStemAndLemma 它需要一个参数 第一个参数 textcontent 是一个字符串 编辑器中给出了函数定义代码存根 执行以下指定任务 1 对给出的所有单词进行分词textcontent 该单词应包含字

  • NLTK：包错误？朋克和泡菜？

    基本上 我不知道为什么会收到此错误 只是为了获得更多图像 这里有一个代码格式的类似消息 由于是最新的 该帖子的答案已经在消息中提到 Preprocessing raw texts LookupError Traceback most rec

  • Fine-Tuning DistilBertForSequenceClassification：不是学习，为什么loss没有变化？权重没有更新？

    我对 PyTorch 和 Huggingface transformers 比较陌生 并对此尝试了 DistillBertForSequenceClassificationKaggle 数据集 https www kaggle com c

  • 举例解释bpe（字节对编码）？

    有人可以帮忙解释一下背后的基本概念吗BPE模型 除了这张纸 https arxiv org abs 1508 07909 目前还没有那么多解释 到目前为止我所知道的是 它通过将罕见和未知的单词编码为子词单元序列来实现开放词汇表上的 NMT

  • Java文本输出中的UTF-8编码问题

    我一直致力于测试高棉语 Unicode Wordbreaker 的各种解决方案 高棉语单词之间没有空格 这使得拼写检查和语法检查变得困难 以及从旧高棉语转换为高棉语 Unicode 我得到了一些源代码 现在在线 http www white

  • 如何使用FeatureUnion转换PipeLine中的多个特征？

    我有一个 pandas 数据框 其中包含有关用户发送的消息的信息 对于我的模型 我感兴趣的是预测消息的缺失收件人 即给定消息的收件人 A B C 我想预测还有谁应该成为收件人的一部分 我正在使用 OneVsRestClassifier 和

  • spacy 如何使用词嵌入进行命名实体识别 (NER)？

    我正在尝试使用以下方法训练 NER 模型spaCy识别位置 人 名和组织 我试图理解如何spaCy识别文本中的实体 但我无法找到答案 从这个问题 https github com explosion spaCy issues 491在 Gi

  • FastText - 由于 C++ 扩展未能分配内存，无法加载 model.bin

    我正在尝试使用 FastText Python APIhttps pypi python org pypi fasttext https pypi python org pypi fasttext虽然 据我所知 此 API 无法加载较新的

  • 如何使用WordNet或与wordnet相关的类别来实现基于类别的文本标记？

    如何使用wordnet按单词类别标记文本 java作为接口 Example 考虑以下句子 1 计算机需要键盘 显示器 CPU才能工作 2 汽车使用齿轮和离合器 现在我的目标是 例句必须标记为 第 1 句话 电脑 电子键盘 电子中央处理器 电

  • 使用 NLTK 生成字典以将推文分类为预定义类别

    我有一个 Twitter 用户 screen names 列表 我需要根据他们的兴趣领域将他们分为 7 个预定义类别 教育 艺术 体育 商业 政治 汽车 技术 我用 Python 提取了用户的最后 100 条推文 并在清理推文后为每个用户创

  • 在Python中表示语料库句子的一种热门编码

    我是 Python 和 Scikit learn 库的初学者 我目前需要从事一个 NLP 项目 该项目首先需要通过 One Hot Encoding 来表示一个大型语料库 我已经阅读了 Scikit learn 关于 preprocessi

  • BERT 获取句子嵌入

    我正在复制代码这一页 https colab research google com drive 1yFphU6PW9Uo6lmDly ud9a6c4RCYlwdX 我已将 BERT 模型下载到本地系统并获取句子嵌入 我有大约 500 00

  • 如何在 scikit-learn 的 SVM 中使用非整数字符串标签？ Python

    Scikit learn 具有相当用户友好的用于机器学习的 python 模块 我正在尝试训练用于自然语言处理 NLP 的 SVM 标记器 其中我的标签和输入数据是单词和注释 例如 词性标记 而不是使用双精度 整数数据作为输入元组 1 2

  • NLTK 2.0分类器批量分类器方法

    当我运行此代码时 它会抛出一个错误 我认为这是由于 NLTK 3 0 中不存在batch classify 方法 我很好奇如何解决旧版本中的某些内容在新版本中消失的此类问题 def accuracy classifier gold resu

随机推荐

  • 验证框架的配置及validation.xml常用的验证规则（Struts2的输入验证详解）

    5 很多验证标签的type已经改了 对应的param里面的name属性也改了 针对最新版的struts 建议详细阅读struts的validation html 在docs docs下 比如regex对应的param的name 已经改为 r

  • java利用反射通用导入Excel到数据库

    package com homelink perform module perform util import java lang reflect Field import java lang reflect Method import j

  • Waves 14 Complete for Mac(Waves混音效果全套插件)

    Waves 14 Complete for Mac是一款音频插件套装 拥有多种不同的音频处理插件 高品质音效 简单易用的界面 完全兼容和兼容多平台等特点 可以帮助音频制作人员进行音频处理和混音 提高音频制作的效率和质量 音乐创作是一个永不停

  • ajax nginx 转发 sessionid_nginx搭建及加固

    系统使用的是centos7 Nginx安装及配置 Nginx engine x 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器 同时也提供了IMAP POP3 SMTP服务 安装 我是用的环境是centos 7 系统默认的yum源没有ngin

  • InceptionNext实战：使用InceptionNext实现图像分类任务（二）

    文章目录 训练部分 导入项目使用的库 设置随机因子 设置全局参数 图像预处理与增强 读取数据 设置Loss 设置模型 设置优化器和学习率调整算法 设置混合精度 DP多卡 EMA 定义训练和验证函数 训练函数 验证函数 调用训练和验证方法 运

  • git push 提示 remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021. Please ...

    问题描述 今天把自己翻译的一些内容提交到 GitHub 上 但是 push 后却提示下内容 remote Support for password authentication was removed on August 13 2021 P

  • leetcode格式二叉树生成工具(C++)

    介绍 输入leetcode测试用例类型字符串 返回根节点指针 判断逻辑和leetcode一致 null结点无须额外输入null子结点 并且自动舍弃无效结点 例如输入 1 null 2 null null 3 算法会自动舍弃结点3 网上找的都

  • 2021-05-01

    def print topic texts n topics n words 输出主题模型结果 param n topics LDA主题数量 param n words 主题的词范围 数量 return 输出公共主题 单日主题 准备语料库

  • python中的类与对象

    1 类和对象的关系 类就相当于 lt 模板 gt 或者 lt 模具 gt 对象就相当于 lt 产品 gt 得有了类 我们才能制造各种对象 就像我们有了模具 才能生产各种产品一样 Python中 万事万物都可以是对象 类 这种模板层级的本身也

  • linux入门---如何实现用户切换

    目录标题 基本用户认识 用户的切换 su su exit su 用户名 sudo 基本用户认识 在linux系统中将用户分为两个大类一个是root用户一个是普通用户 root用户是linux操作系统的超级管理员 相当于古代的皇帝不会受到任何

  • spring 事务总结

    参考视频 https www bilibili com video BV1aC4y1p7bF p 5 参考文档 https www cnblogs com myitnews p 12364455 html autoid 4 0 0 事务开启

  • 电源防反接电路设计

    在直流电源系统中 电源的输入端 为了防止电源正负极接反 通常会在输入端对电源进行防反接保护 防反接保护的方法有很多种 今天就来介绍一下 二极管防反接 利用二极管的单向导通特点实现防反接 这种方式是最简单的防反接方法 成本也低 但是缺点也很明

  • 机器学习概述

    一 定义 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科 机器学习直白来讲 是根据已有的数据 进行算法选择 并基于算法和数据构建模型 最终对未来进行预测 通过数据训练出一个模型 gt 预测未知属性 理性认识 输入 x X 属性值 输出 y Y 目

  • string篇

    目录 构造函数原型 赋值重载函数 assign 拼接函数原型 append 查找和替换函数原型 find replace 字符串比较函数 compare 字符存取 at 插入和删除字符串 insert erase 获取子串 substr s

  • Swift 使用CocoaPods 导入第三方网络库——Alamofire

    1 在已经安装了CocoaPods的前提下 cd进入项目所在目录 创建Podfile文件 touch Podfile 2 打开pod file文件 open e Podfile 3 在打开的Podfile文本编辑器里输入 source ht

  • 【二十四】springboot使用EasyExcel和线程池实现多线程导入Excel数据

    springboot篇章整体栏目 一 springboot整合swagger 超详细 二 springboot整合swagger 自定义 超详细 三 springboot整合token 超详细 四 springboot整合mybatis p

  • 基于Java+SpringBoot+Vue+Uniapp前后端分离疫情酒店管控系统设计与实现(有需求文档、演示视频)

    博主介绍 全网粉丝3W 全栈开发工程师 从事多年软件开发 在大厂呆过 持有软件中级 六级等证书 可提供微服务项目搭建与毕业项目实战 博主也曾写过优秀论文 查重率极低 在这方面有丰富的经验 博主作品 Java项目案例 主要基于SpringBo

  • GPS监控经济效益

    一 贵公司车辆使用过程中 是否有一些困惑 1 车辆去向不明 行驶路线无法掌控 车辆离开就好像失控一样 2 车辆利用率低 一天的事情两天做 真正的 早出晚归 3 车辆空载率高 由于货主和物流企业之间信息交流不畅 或者公司调度因为缺乏有效的实时

  • python 金融时间序列分析_利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python

    作者 Jeremy Curuksu Forecasting the evolution of events over time is essential to many applications such as option pricing

  • 【深度学习】【NLP】NLP课件整理 第四章：RNN,LSTM,GRU,注意力机制,Attention

    文档 4 1 认识RNN模型 note 了解什么是RNN模型 了解RNN模型的作用 了解RNN模型的分类 文档 4 2 传统RNN模型 note 了解传统RNN的内部结构及计算公式 掌握Pytorch中传统RNN工具的使用 了解传统RNN的

热门标签