python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8438** 在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。 假定您对循环神经网络（尤其是LSTM）有很好的了解。本文中的代码是使用Keras库用Python编写的。 库和配置设置 ...
服务调用模型使用教程
NLP自然语言处理中，电商行业能力（商品评价解析、电销场景）、通用行业能力适配NLP自学习平台的API调用接口，模型调用接口以及SDK调用请参考如下信息。使用NLP自学习平台SDK引入NLP自学习平台的SDK，查看最新SDK版本。最新SDK版本SDK调用示例参考：SDK示例。SDK示例
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（下）
引入注意力机制的Seq2seq模型本节中将注意机制添加到sequence to sequence 模型中，以显式地使用权重聚合states。下图展示encoding 和decoding的模型结构，在时间步为t的时候。此刻attention layer保存着encodering看到的所有信息——即encoding的每一步输出。在decoding阶段，解码器的时刻的隐藏状态被当作query，enco....
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（上）
注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为....
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