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论文总结Summaryofthepaper关键点•验证了Seq2Seq模型对于序列到序列任务的有效性。•从实验的角度发现了很多提高翻译效果的tricks•DeepNMT模型创新点•提出了一种新的神经机器翻译模型---DeepNMT模型
3.1总结到这里，整篇论文的核心思想及其创新点已经说清楚了。这套seq2seq的框架，也为后续的序列映射任务奠定了基础。论文作者也是尤其惊诧逆序输入句子对效果的提升，以及该模型对长句的翻译能力！简单总结一下本文就是先罗列了一下...
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...
总结：论文提出的TA-Seq2Seq模型的核心思想是，通过引入LDA模型获得文本主题，结合Seq2Seq模型来产生更有信息含量、更为多样性及更话题相关的对话回答。其思路是在现有的带attention机制的Encoder-Decoder模型架构上，通过结合输入信息的...
JUST技术：基于深度学习Seq2Seq框架的技术总结.随着互联网经济的普及定位技术的快速发展，人们在日常生活中产生了大量的轨迹数据，例如出租车的GPS数据、快递配送员PDA产生的轨迹数据等。.轨迹数据是一种典型的时空数据（Spatial-TemporalData），是按照时间...
总结：本文提出的模型是假设关键词一定在句中出现，先选出关键词（主题），然后生成的过程中以关键词为分界，先后生成前后两句话。二、《TowardsImplicitContent-IntroducingforGenerativeShort-TextConversationSystems》（2017）论文链接：
Figure1是论文中给出的的ConvolutionalSeq2Seq的结构，看起来有点复杂，其实挺简单的。下面简要分析下是如何与上述5个trick结合起来的：上左encoder部分：通过层叠的卷积抽取输入源语言（英语）sequence的特征，图中直进行了一层卷积。
Transformer与seq2seqTransformer模型的架构与seq2seq模型相似，Transformer同样基于编码器-器架构，其区别主要在于以下三点：Transformerblocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了TransformerBlocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-headAttentionLayers）以及两个position-wisefeed-forwardnetworks（FFN）。
理解seq2seq并基于语料自动生成文本今天应上篇文章里面说的来写seq2seq和attention。但是这周琢磨了一下，现在写的这些东西只是在总结原理，好像除了回顾理论知识之外，并没其他技术上的提升。所以现在改变策略，尽量在总结技术的同时，做一个小
seq2seq+attention详解作者：xy_free\qquad时间：2018.05.211.seq2seq模型seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper[1,2]，主要用于机器翻译任务（MT）。.seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以翻译任务中的“英译汉”为例，模型首先使用编码器对英文进行编码...
论文总结Summaryofthepaper关键点•验证了Seq2Seq模型对于序列到序列任务的有效性。•从实验的角度发现了很多提高翻译效果的tricks•DeepNMT模型创新点•提出了一种新的神经机器翻译模型---DeepNMT模型
3.1总结到这里，整篇论文的核心思想及其创新点已经说清楚了。这套seq2seq的框架，也为后续的序列映射任务奠定了基础。论文作者也是尤其惊诧逆序输入句子对效果的提升，以及该模型对长句的翻译能力！简单总结一下本文就是先罗列了一下...
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...
总结：论文提出的TA-Seq2Seq模型的核心思想是，通过引入LDA模型获得文本主题，结合Seq2Seq模型来产生更有信息含量、更为多样性及更话题相关的对话回答。其思路是在现有的带attention机制的Encoder-Decoder模型架构上，通过结合输入信息的...
JUST技术：基于深度学习Seq2Seq框架的技术总结.随着互联网经济的普及定位技术的快速发展，人们在日常生活中产生了大量的轨迹数据，例如出租车的GPS数据、快递配送员PDA产生的轨迹数据等。.轨迹数据是一种典型的时空数据（Spatial-TemporalData），是按照时间...
总结：本文提出的模型是假设关键词一定在句中出现，先选出关键词（主题），然后生成的过程中以关键词为分界，先后生成前后两句话。二、《TowardsImplicitContent-IntroducingforGenerativeShort-TextConversationSystems》（2017）论文链接：
Figure1是论文中给出的的ConvolutionalSeq2Seq的结构，看起来有点复杂，其实挺简单的。下面简要分析下是如何与上述5个trick结合起来的：上左encoder部分：通过层叠的卷积抽取输入源语言（英语）sequence的特征，图中直进行了一层卷积。
Transformer与seq2seqTransformer模型的架构与seq2seq模型相似，Transformer同样基于编码器-器架构，其区别主要在于以下三点：Transformerblocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了TransformerBlocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-headAttentionLayers）以及两个position-wisefeed-forwardnetworks（FFN）。
理解seq2seq并基于语料自动生成文本今天应上篇文章里面说的来写seq2seq和attention。但是这周琢磨了一下，现在写的这些东西只是在总结原理，好像除了回顾理论知识之外，并没其他技术上的提升。所以现在改变策略，尽量在总结技术的同时，做一个小
seq2seq+attention详解作者：xy_free\qquad时间：2018.05.211.seq2seq模型seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper[1,2]，主要用于机器翻译任务（MT）。.seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以翻译任务中的“英译汉”为例，模型首先使用编码器对英文进行编码...
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