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Seq2Seq时代seq2seq什么是seq2seqseq2seq是一种自然语言的任务，中文翻译过来也就是序列到序列任务，最经典的seq2seq任务就是机器翻译任务（如机器翻译、文本摘要、会话建模、图像字幕等场景中的任务）奠基性论文
SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks论文LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation论文第一篇是QuocV.Le大神的2014年经典文章，引用量14161，只要涉及序列2序列，肯定要...
因此,论文中提出了seq2seq模型(主要是应用了LSTM结构).模型先使用一个LSTM来读取输入序列来获取一个固定维度的向量(编码器);然后用另外一个LSTM从这个向量中提取出输出序列(器).二.模型.之前有论文提出使用RNN来构建sequencelearning模型,但是由于长距离...
阅读经典论文，对于了解感兴趣的领域非常重要。而关于统计机器翻译，最经典的几篇论文又是什么呢？以下是我根据自己的经验总结的几篇经典论文，如有遗漏，欢迎补充。1．AStatisticalAp
基于seq2seq的对话相关论文1.ANeuralConversationalModel神经网络模型对话鼻祖，作者是谷歌的大牛OriolVinyals（他的另一篇论文“GrammarasaForeignLanguage”，第一个将seq2seq用到据法分析上的。）。基于seq2seq做的。
总结.本文列举了几种Seq2Seq应用场景，包括了经典的机器翻译、文本摘要和对话生成等，也包括了一些非常有趣的应用，比如：根据公式图片生成latex代码，生成commitmessage等。.自然语言生成（NLG）是一个非常有意思，也非常有前途的研究领域，简单地说...
简而言之，用经典的贪心法做seq2seq的话，每次rnn预测出下一个最有可能的单词，然后就在它的基础上继续预测下一个最优可能的单词。也就是说，每一步都取最优，以期望得到全局最优。这是经典的贪心算法。但是正如贪心算法往往不能得到...
SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks(Seq2Seq)论文阅读.1.Introduction.本文提出了一种端到端的序列学习方法，并将其用于英语到法语的机器翻译任务中。.使用多层LSTM将输入序列映射为固定维数的表示向量，然后使用另一个多层LSTM从该向量得到目标序列...
【一分钟论文】NAACL2019-使用感知句法词表示的句法增强神经机器翻译将训练好的句法分析模型的隐层，融入到经典的seq2seqNMT模型当中，使模型获得句法信息，来得到更好的翻译效果。解决了之前融入句法信息的方法：TreeRN...
SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks（2014，seq2seq必读经典）论文阅读笔记_zyk9916的博客-程序员宝宝技术标签：python深度学习人工智能论文阅读笔记自然语言处理神经网络
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