2014年提出的Seq2Seq模型。
训练步骤分为 预处理,词对齐,短语对齐,抽取短语特征,训练语言模型,学习特征权重等诸多步骤。
基本思想为:使用一个循环神经网络读取输入句子,将整个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中;再使用另一个循环神经网络读取这个编码,将其解压为目标语言的一个句子。
原文地址:https://www.cnblogs.com/beautifulchenxi/p/11348044.html
时间: 2024-11-05 21:36:38
2014年提出的Seq2Seq模型。
训练步骤分为 预处理,词对齐,短语对齐,抽取短语特征,训练语言模型,学习特征权重等诸多步骤。
基本思想为:使用一个循环神经网络读取输入句子,将整个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中;再使用另一个循环神经网络读取这个编码,将其解压为目标语言的一个句子。
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