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rnn seq2seq 语义分析

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序列 ， 缩写为seq，是一组具有连续顺序的数据 。本文主要介绍Seq2seq中注意机制的应用，因此 ， 当我们使用计算机技术对中文语义-3/进行自动化处理时，首先操作的通常是中文分词，笨笨，jointly learning to alignandtranslate的神经机器翻译1982年，美国加州理工学院的物理学家Johnhopfield发明了一种单层反馈神经网络Hopfieldnetwork来解决组合优化问题 。这是最早的RNN的原型，1986年，麦克利，Jordan定义了递归的概念 ， 提出了Jordannetwork，1990年，美国认知科学家杰弗瑞 。埃尔曼简化约旦网络 。
然而，由于梯度消失和梯度扩展的问题，RNN很难训练 ， 其应用非常有限 。直到1997年，人工智能研究所所长JurgenSchmidhuber提出了长时和短时记忆(LSTM) ， 利用门控单元和记忆机制 ， 大大缓解了早期RNN训练的问题 。同样在1997年，MikeSchuster提出了双向RNN模型 。
1、Pytorch_循环神经网络RNNRNN是RecurrentNeuralNetworks的缩写 ， 常用于解决序列问题 。RNN具有记忆功能，除了当前输入，它还将上下文作为预测的依据 。常用于语音识别、翻译等场景 。RNN是序列模型的基础 。虽然可以直接调用现成的RNN算法 ， 但是很多后续的复杂网络都是建立在RNN网络的基础上的 。例如，注意力方法需要使用RNN的隐藏层数据 。
本文将介绍RNN网络的原理和实现 。在学习循环神经网络之前，我们先来看看什么是序列 。序列，缩写为seq，是一组具有连续顺序的数据 。自然语言处理是最典型的序列问题 。比如把一句话翻译成另一句话 ， 一个词的意思不仅取决于它本身，还取决于它前后的很多词 。同样，如果要预测电影的剧情发展，不仅与当前画面有关，还与之前的一系列情况有关 。
2、自然语言生成概述近年来，工作一直集中在自然语言生成方向(NLG) 。近年来 ， 自然语言处理成为一个热门话题 ， NLG的方向也逐渐受到关注和发展 。事实上，自然语言生成(NLG)和自然语言理解(NLU)都是自然语言处理的分支 。我们通常所说的自然语言处理，主要侧重于自然语言理解 。从表面上看 ， NLG和NLU是一对逆过程 。NLU主要侧重于以人类语言(自然语言)为输入，经过处理后输出机器可读的语义表象 。而NLG则将语义的信息以人类可读的自然语言形式表达出来，选择并执行一定的语法和语义规则，生成自然语言文本 。
3、英汉讲笑话的异同 分析【rnn seq2seq 语义分析】美英:你睡着了吗？汉族人:吃了吗？一、中英文分词方法不同分词是中英文NLP最广为人知的区别 。我们都知道英语单词自然是用空格分隔的，所以在处理英语文本时，用空格分隔单词是非常容易的 。比如英文句子:DataGrandisaChinesecompany，可以很容易的分成DataGrand/is/a/Chinese/company(单词分隔符是/表示文本) 。

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