作业的设计是为了应付项目的真正困难 每个任务都故意比上一个任务有更少的帮助材料 在项目中，没有提供 autograder 或合理性检查 DL 调试很困难，但是你需要学习如何进行调试！...，则最终得到多个 channel 的输出，关注的文本潜在特征也不同 1.6 conv1d，随时间推移填充最大池化 [conv1d，随时间推移填充最大池化] 平均池化对 feature map 求平均 1.7...[其他概念：局部最大池化，步长=2] 每两行做 max pooling，被称为步长为 2 的局部最大池化 1.10 1维卷积的k-max pooling [conv1d, k-max pooling...= 2] 扩张卷积 / 空洞卷积 上例中，对1 3 5行进行卷积，通过两个 filter 得到两个 channel 的激活值 可以在第一步的卷积中将卷积核从 3 改为 5，即可实现这样的效果，既保证了矩阵很小...w 不同窗口大小 h 是有用的 由于最大池化 \hat{c}=\max \{\mathbf{c}\}，和 c 的长度无关 \mathbf{c}=\left[c_{1}, c_{2}, \dots,
抛开动态图、静态图模型的差异，由于需要进行矩阵运算，句长需要是等长的才可以，这就需要padding操作。...padding一般是用最长的句子长度为最大长度，然后其他样本补0到最大长度，这样样本就是等长的了。...比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是padding了5的pad符号，这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符，这样得到的句子表示就会有误差，更直观的如下图： 结论：直接填充0，在数据运算上没有问题...因为RNN在计算状态向量时不仅考虑当前，也考虑前一次的状态向量，如果为了维持真实长度，采用补0的方式，在进行状态向量计算的时候也会包含进用0补上的位置，而且这种方式无法进行彻底的屏蔽。...相比于补0，Mask会得到不同的状态向量。对于每一个用0初始化的的样本，我们建立一个Mask，并使其长度与数据集中最长的序列相同。然后样本中所有有数值的地方，我们用1把Mask中对应的位置填充起来。
概括 大体上简单的卷积神经网络是下面这个网络流程： 笼统的说： 文本通过Embeding Layer 后，再通过一些filters进行过滤，对结果进行maxPooling，再经过线性层映射到类别上...这里的Filter在和计算的时候，是和Embeding矩阵对应位相乘，最后相加，得出一个结果，公式为y = W*X + b(有没有b，自己决定)最后随着滑动，得到一个新的矩阵。...(因为这里的Filter长为EmbedSize，所以，这里只能向下滑动) Filter后的输出矩阵大小为：(n-f+1)/s+1 * 1 其中n为句子的长度，f为Filter的宽，s为Stride...数据流动： 第二层 maxPooling最大池化 有时候这个也说不算是一个层，因为不含参数。 将第一层得到的m个二维矩阵，进行maxPooling，最终变成m*1的矩阵。...这里在pytorch里的网络层代码： 数据流动代码： 注：代码里没有Softmax，是因为之后用到的Loss函数里默认有。 ok,这里就讲完了。
步幅值决定了滑动窗口的运动程度。 池化是 CNN 的固有部分。 我们有三种主要的池化类型：最大池化，最小池化和平均池化。...在最大池化的情况下，池化从输入张量的子块中获取最大值，在最小池化的情况下从池中获取最小值，而在平均池化的情况下，池化将取所有值的平均值。 池化层和卷积核的输入和输出基本相同。...在所有池化选项中，人们倾向于使用最大池化。 合并操作采用张量的一个子部分，并获取单个值作为输出。 最大池从概念上讲获取该子部件的突出特征，而平均池则取平均值并平滑该特征。...而且，从历史上看，最大池化比其他池化算法提供更好的结果，可能是因为它从输入中获取最突出的特征并将其传递到下一个级别。 因此，我们也使用最大池。...初始块使用跨步卷积和最大池化层对输入图像进行两次下采样。 然后，编码器模块中的每个卷积模块都会以大步卷积对输入进行一次下采样。
目录 为什么使用PyTorch进行文本分类处理词汇表外单词 处理可变长度序列 包装器和预训练模型 理解问题 实现文本分类 为什么使用PyTorch进行文本分类在深入研究技术概念之前，让我们先快速熟悉一下将要使用的框架...除了处理词汇之外，PyTorch还有一个可以处理可变长度序列的特性! 2. 处理可变长度序列 你听说过循环神经网络是如何处理可变长度序列的吗?有没有想过如何实现它?...PyTorch提供了一个有用的特性“填充序列”(Packed Padding sequence)，它实现了动态循环神经网络。 填充是在句首或句尾添加一个称为填充标记的额外标记的过程。...由于每个句子中的单词数量不同，我们通过添加填充标记将可变长度的输入句子转换为具有相同长度的句子。 填充是必须的，因为大多数框架支持静态网络，即架构在整个模型训练过程中保持不变。...两个特殊的标记(称为unknown和padding)将被添加到词汇表中 unknown标记用于处理词汇表中的单词 padding标记用于生成相同长度的输入序列 让我们构建词汇表，并使用预训练好的嵌入来初始化单词
标签：自然语言处理 总览 学习如何使用PyTorch实现文本分类 理解文本分类中的关键点 学习使用压缩填充方法 介绍 在我的编程历程中，我总是求助于最先进的架构。...另外，PyTorch还提供了处理变长序列的方法。 2. 处理变长文本序列 是否听过，循环神经网络用来解决变长序列的问题，有没有疑惑它是怎么实现的？...PyTorch带来了很有用的'Packed Padding sequence'，来实现动态循环神经网络。 Padding（填充）是在句子的开头或者结尾填充额外的token的过程。...由于每个句子的词的数量不同，我们把长度不同的句子输入，增加padding tokens，扩充以使得句子等长。...但压缩填充是一个很棒的包装，它不显示填充的输入。它直接忽略填充部分并返回非填充元素部分的hidden state。 现在我们已经对这个架构中的所有板块都有了了解，现在可以去看代码了！
它相对于传统神经网络，引入了局部感受野和多滤波器概念，能在控制参数量的情况下，对输入数据进行高效地处理。...一种方法是维护两组单词向量，一组“静态”(没有梯度流)和一组“动态”(通过 SGD 更新)。它们最初是一样的(GloVe 或者其他初始化)。这两个集合同时作为神经网络的输入。...因此，初始化的词向量在神经网络的训练中始终起着重要的作用。在测试中给出看不见的单词可以提高正确理解的几率。 有几种处理这两个 channel 的方法，最常见的是在 CNN 中使用之前对它们进行平均。...在窄卷积情况下，输出长度为 n - h+ 1 ，而在宽卷积情况下，输出长度为 n+h - 1。 2) k-max池化 这是对最大池化层的概括。...k-max 池化层不是只从它的输入中选择最大的值，而是选择 k 个最大的值(并且保持原有的顺序)。设置 k = 1 则是我们前面看到的最大池化层。
在不改变卷积核权重的情况下，就像拿着一只刷子一样对整个图水平垂直滑动进行卷积运算，这样输出就是经过卷积运算后的输出层。...池化层对输入做降采样。池化的过程实际上是对卷积层分区域求最大值或者对每个卷积层求最大值。例如，下图就是2x2窗口的最大值池化（在自然语言处理中，我们通常对整个输出做池化，每个卷积层只有一个输出值）。...这里需要对句子中的每一个单词进行一次卷积操作，这里池化过程选择最大池化，这里认为句子中大部分的词语对该单词的意义不会有影响。...另一个亮点就是在池化过程中，该模型采用动态k-Max池化，这里池化的结果不是返回一个最大值，而是返回k组最大值，这些最大值是原输入的一个子序列。...之前的论文中主要是对卷积层和池化层从本身结构上进行改造，下面的这篇论文主要考虑到了本身句子已有依存句法树信息，将其融入到句子的建模中来。
id 掩码id，以指示序列中的哪些元素是令牌，哪些是填充元素 段id用于区分不同的句子 用于显示令牌在序列中的位置嵌入 幸运的是，这个接口为我们处理了这些输入规范中的一些，因此我们只需要手动创建其中的一些...，在前面加上“##”来表示这种情况 单个字符 要在此模型下对单词进行记号化，tokenizer首先检查整个单词是否在词汇表中。...Hanxiao对这个话题的讨论是相关的，他们的实验是在新闻数据集上训练不同层次的PCA可视化，并观察不同池策略下四类分离的差异。...结果是，正确的池化策略(平均值、最大值、连接等等)和使用的层(最后四层、全部、最后一层等等)依赖于应用。对池化策略的讨论既适用于整个语句嵌入，也适用于类似于elmo的单个token嵌入。...这似乎是在对单词tokens进行平均池化，以获得一个句子向量，但我们从未建议这将生成有意义的句子表示。”
nn.ConstantPad2d：二维常数填充层。对二维张量样本填充常数扩展长度。 nn.ReplicationPad1d：一维复制填充层。对一维张量样本通过复制边缘值填充扩展长度。...nn.ZeroPad2d：二维零值填充层。对二维张量样本在边缘填充0值. nn.GroupNorm：组归一化。一种替代批归一化的方法，将通道分成若干组进行归一。...nn.MaxPool1d: 一维最大池化。 nn.MaxPool2d：二维最大池化。一种下采样方式。没有需要训练的参数。 nn.MaxPool3d：三维最大池化。...普通最大池化通常输入尺寸是输出的整数倍。而分数最大池化则可以不必是整数。分数最大池化使用了一些随机采样策略，有一定的正则效果，可以用它来代替普通最大池化和Dropout层。...并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。在语义分割中可用于上采样。
PyTorch提供了将即时模式的代码增量转换为Torch脚本的机制，Torch脚本是一个在Python中的静态可分析和可优化的子集，Torch使用它来在Python运行时独立进行深度学习。...如果想使用自己的模型，需要保证MAX_LENGTH常量设置正确。 提醒：这个常量定义了在训练过程中允许的最大句子长度以及模型能够产生的最大句子长度输出。...为了批量处理可变长度的句子，我们通过MAX_LENGTH令牌允许一个句子中支持的最大长度，并且批处理中所有小于MAX_LENGTH 令牌的句子都使用我们专用的PAD_token令牌填充在最后。...与我们可以跟踪的编码器和解码器模型不同，我们必须对GreedySearchDecoder模块进行一些必要的更改，以便在 不出错的情况下初始化对象。...这种方法是可行的，因为在我们的例子中， 我们对张量的值没有任何约束，因为我们没有任何操作可能导致超出范围的输入出错。
如果模型没有特定的最大输入长度（如 XLNet），则将禁用截断/填充到最大长度。...如果模型没有特定的最大输入长度（如 XLNet），则将禁用截断/填充到最大长度。...如果模型没有特定的最大输入长度（如 XLNet），则将禁用截断/填充到最大长度。...如果模型没有特定的最大输入长度（如 XLNet），则将禁用截断/填充到最大长度。...如果模型没有特定的最大输入长度（如 XLNet）截断/填充到最大长度将被禁用。
TextCNN通过不同步长的卷积核(例如2，3，4，5，7)构建n-gram特征，以及最大池化(max-pooling)选择特征，再加上神经网络全局优化的思想，在文本分类任务中取得了不错的效果。...具体说来，就是TextCNN中，每一个卷积核选择的Max-Pooling池化手段，只能选择一个n-gram信息。...举个例子来说，比如说卷积核的步长是3，对于句子’花落惊飞雨’，如果文本最大长度是5，那么可以提取到字符级别的[‘花落惊’、’落惊飞’, ‘惊飞雨’]三个n-gran信息，max-pooling就是取到其中最大的一个...图像任务中宽卷积层可以更有效提取图边角信息，在NLP文本分类任务中也一样，可以更有效提取句子的句首和句尾信息，毕竟出现得多了，提取它们也是显而易见的，这不难理解。...动态 K-Max pooling层 动态k-max池化层也很好理解，原始的avg-pooling就是所有卷积的求平均，one-max pooling就是选择最大的那个数。
最大池化（Max Pooling） 最大池化是最常用的池化技术之一。它通过选择窗口中的最大值来降低特征映射的尺寸。...# 使用PyTorch定义2x2的最大池化层 max_pooling = nn.MaxPool2d(2) 优势与劣势 最大池化的主要优点是它能保留窗口中的最显著特征。然而，它会丢失一些细节信息。...劣势：在小批量上的统计估计可能会导致训练和推理间的不一致。 层归一化（Layer Normalization） 层归一化是在单个样本上对所有特征进行归一化的变体。...它在句子处理和循环神经网络中特别流行。...3.4 学习率调整 学习率是优化器中的关键超参数，其调整对模型训练有深远影响。 固定学习率 最简单的方法是使用固定学习率。但可能不够灵活。 学习率调度 更复杂的方法是在训练过程中动态调整学习率。
基于层级信息的方法通常会使用额外的神经网络来对多轮对话之间的关系进行模拟，该方法需要将多轮对话中的文本进行分段截取，使其具有相同的长度并且短于最大长度。...然而，每轮对话的长度通常在实际任务中会有很大的变化，当使用较大的最大长度值时，我们则需要在基于层级信息的方法中添加大量的 0 进行填充，这将极大地增加计算复杂性和内存成本；而当使用较小的最大长度时，我们则可能在多轮对话环境中丢失一些重要信息...我们不是使用最大池或平均池，而是根据权重矩阵 A 对 BiLSTM 隐藏状态 H 求和，以得到输入句子的向量表示： 其中矩阵 可以转换为矢量表示 。...数据训练 我们使用 spaCy3 来标记两个 DSTC7 数据集的文本，并使用原始标记化文本，这过程中无需对两个公共数据集进行任何进一步的预处理；然后再对多轮对话内容进行连接并插入两个特殊标记 eou...从 Linux 手册页（「+ W2V」）中添加预训练的字嵌入将得到 0.858 的 R @ 10 和 0.6394 的 MRR，在没有外部知识的情况下与 ESIM 相比，对子任务 1（0.887 R @
基于层级信息的方法通常会使用额外的神经网络来对多轮对话之间的关系进行模拟，该方法需要将多轮对话中的文本进行分段截取，使其具有相同的长度并且短于最大长度。...然而，每轮对话的长度通常在实际任务中会有很大的变化，当使用较大的最大长度值时，我们则需要在基于层级信息的方法中添加大量的 0 进行填充，这将极大地增加计算复杂性和内存成本；而当使用较小的最大长度时，我们则可能在多轮对话环境中丢失一些重要信息...我们不是使用最大池或平均池，而是根据权重矩阵 A 对 BiLSTM 隐藏状态 H 求和，以得到输入句子的向量表示： ? 其中矩阵 ? 可以转换为矢量表示 ? 。...数据训练 我们使用 spaCy3 来标记两个 DSTC7 数据集的文本，并使用原始标记化文本，这过程中无需对两个公共数据集进行任何进一步的预处理；然后再对多轮对话内容进行连接并插入两个特殊标记 eou...从 Linux 手册页（「+ W2V」）中添加预训练的字嵌入将得到 0.858 的 R @ 10 和 0.6394 的 MRR，在没有外部知识的情况下与 ESIM 相比，对子任务 1（0.887 R @
固定尺寸通常是根据数据集中的长度分布、特征数量和其他因素来选择的。在NLP任务中，输入大小称为文本长度，或者最大长度（max length）。...然而，不同的文本具有不同的长度，为了处理这种情况，研究人员提出了填充标记和截断。当最大长度小于输入文本的长度时，会使用截断，因此会删除一些标记。...当输入文本的长度小于最大长度时，会将填充标记，比如[PAD]，添加到输入文本的末尾，值得注意的是，填充标记不应包含在某些任务的损失计算中（例如掩蔽语言建模或命名实体识别） 固定长度填充 然而，填充标记有明显的缺点...比如在输入文本相对于选定的最大长度非常短的情况下，效率就很低，需要更多的额外内存，比如我有一条文本长度512，然后其他文本长度都在10左右，那么如果将max seq设置为512，就会导致很多无效计算。...动态填充 均匀动态填充 还有一种基于动态填充的方法，叫做均匀动态填充。其思想是在分batch时，先按文本的长度对文本进行排序，这样同一个batch里面的文本长度就都差不多。
线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。 这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...max_length（int，可选）— 控制截断/填充参数使用的最大长度。 如果未设置或设置为None，则将使用预定义的模型最大长度，如果截断/填充参数之一需要最大长度。...如果模型没有特定的最大输入长度（如 XLNet），则截断/填充到最大长度将被停用。...max_length (int, optional) — 控制截断/填充参数使用的最大长度。 如果未设置或设置为None，则如果截断/填充参数中的一个需要最大长度，则将使用预定义的模型最大长度。...如果模型没有特定的最大输入长度（如 XLNet），则将禁用截断/填充到最大长度。
句子长度与注意力掩码（Sentence Length & Attention Mask）： 数据集中的句子长度各不相同，BERT模型对此有如下约束： 所有句子必须被填充（padding）或截断（truncate...最大句子长度为512个标记。 “注意力掩码（Attention Mask）”是一个由1和0组成的数组，用于指示哪些标记是填充标记，哪些不是。...（二）标记化数据集 transformers库提供了encode函数来帮助我们完成大部分的数据解析和预处理步骤。 在对文本进行编码之前，我们需要确定一个用于填充/截断的最大句子长度。...以下代码会对数据集进行一次标记化操作以测量最大句子长度： max_len = 0 # 对每个句子进行操作 for sent in sentences: # 对文本进行标记化并添加`\[CLS\...max\_len = max(max\_len, len(input_ids)) print('最大句子长度: ', max_len) 这里我将最大长度设置为64，以防止可能出现的较长测试句子。
基于字节级字节对编码。 该分词器已经训练成将空格视为标记的一部分（有点像 sentencepiece），因此一个单词将会在句子中的不同位置被编码成不同的标记。...padding_value (float，默认为 0.0) — 用于填充填充值/向量的值。 max_length (int，可选) — 输入的最大长度。...索引选择在[0, 1]中： 0 对应于句子 A的标记， 1 对应于句子 B的标记。 什么是标记类型 ID？...对语音识别、图像分类和自然语言理解的主要基准进行的实验表明，与主流方法相比，取得了新的最先进或具有竞争力的性能。...use_mean_pooling (bool, optional, defaults to True) — 是否对补丁的最终隐藏状态进行平均池化，而不是使用 CLS 标记的最终隐藏状态后应用分类头。
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