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【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要

在Keras深度学习库中应用这种结构可能会很困难，因为为了保持Keras库的整洁、简单和易于使用而牺牲了一些灵活性。 在本教程中，您将了解如何在Keras中实现用于文本摘要的编码器-解码器网络结构。...Konstantin Lopyrev使用4个LSTM递归神经网络堆叠起来作为编码器。 引用：编码器作为输入提供一篇新闻文章的文字。每个单词首先通过一个嵌入层，将单词转换为分布式表示。...读取源文本实现模型 ---- 在本节中，我们将看看如何在Keras深度学习库中实现用于文本摘要的编码器-解码器结构。...这意味着如上所述的模型不能直接在Keras中实现（但也许可以在更灵活的平台如TensorFlow中实现）。相反，我们可以看看我们可以在Keras中实现的模型的三种变体。...Memory Recurrent Neural Networks（LSTM递归神经网络中的注意力机制） 概要： 在本教程中，您了解了如何在Keras深度学习库中实现文本摘要的编码器-解码器结构。

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用Keras LSTM构建编码器-解码器模型

通过本教程，我们将了解如何开发模型，并将其应用于翻译练习。模型的表示如下所示。 ? 我们将模型分成两部分，首先，我们有一个编码器，输入西班牙语句子并产生一个隐向量。...编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络（RNN）来计算隐藏状态，这里我们将使用长短期记忆（LSTM）层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。...对于解码器，我们将再次使用LSTM层，以及预测英语单词的全连接层。 实现 示例数据来自manythings.org。它是由语言的句子对组成的。在我们的案例中，我们将使用西班牙语-英语对。...我们将看到LSTM层如何在解码器的return_sequences=True的情况下工作。...附录：不使用重复向量的编解码器 在本教程中，我们了解了如何使用RepeatVector层构建编码器-解码器。

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十分钟掌握Keras实现RNN的seq2seq学习

目前有多种方法可以用来处理这个任务，可以使用RNN，也可以使用一维卷积网络。 很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。...也可以在没有“teacher forcing”的情况下使用相同的过程来训练Seq2Seq网络，例如，通过将解码器的预测重新注入到解码器中。 一个Keras的例子 下面我们用代码来实现上面那些想法。...模型使用了“teacher forcing”。 解码一些句子以检查模型是否正常工作（即将encoder_input_data中的样本从decoder_target_data转换为相应的样本）。...在这种情况下，你可能希望通过将解码器的预测重新注入到解码器的输入中来进行训练，就像我们在推理中做的那样。...你可以通过构建一个硬编码输出重新注入回路的模型来实现这个目的： from keras.layers import Lambda from keras import backend as K # The

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如何和用keras和tensorflow构建企业级NER

图片来源：meenavyas NER是一种用于识别和分类文本中命名实体的信息提取技术。这些实体可以是预先定义的和通用的，比如位置名称、组织、时间等，或者它们可以非常具体，比如简历中的示例。...图片来源：pexels NER方法： 经典方法：最通用的“基于规则”。以下是Sentdex提供的一个精彩的小视频链接，该视频使用python中的NLTK包实现NER。...它是一种概率图模型，可用于对序列数据进行建模，如句子中的单词标签。有关用python实现CRF的更多细节和完整实现，请参阅Tobias的sarticle。...但并不是任何类型的LSTM都使用NER，我们需要使用双向LSTM，因为使用标准的LSTM进行预测将只考虑文本序列中的“过去”信息。...这种训练被称为双向语言模型（biLM），它能够从过去中过去，并按照单词序列（如句子）预测下一个单词。让我们看看如何实现这种方法。我们将使用kaggle的数据集。

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用深度学习从非结构化文本中提取特定信息

流行的文本矢量化方法，如tfidf、word2vec或GloVe模型，都使用整个文档的词汇表来创建向量，除了停止词(例如冠词、代词和其他一些非常通用的语言元素，在这样的统计平均过程中几乎没有语义意义)。...我们从来没有试图将我们的模型适用于一些有限的硬编码技能集，该模型背后的核心思想是学习英语CVs中的技能语义，并使用该模型提取不可见的技能。...我们还检查一个单词是否出现在英语词汇表和一些主题列表中，如名称、地名等。使用所列特性的最终模型在实体测试集上显示了74.4%的正确结果。...使用另一种二进制特征描述候选英语前缀和后缀的存在，提高了模型在测试集上的性能，正确率高达77.3%。此外，在模型的特征集中添加编码部分语音的热门向量，将我们的结果提高到了84.6%。...我们使用了50维的手套模型向量，这使得我们的模型在测试集中的正确率达到了89.1%。您可以通过上传简历中的文本，在我们的演示中使用最终的模型。 ?

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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译

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。...对于标记化，可以使用库中的Tokenizer类keras.preprocessing.text。...从输出中，可以看到我们有两种输入。input_1是编码器的输入占位符，它被嵌入并通过lstm_1层，该层基本上是编码器LSTM。该lstm_1层有三个输出：输出，隐藏层和单元状态。...原始语言的句子通过编码器和隐藏状态传递，而单元格状态是编码器的输出。 在步骤1中，将编码器的隐藏状态和单元状态以及用作解码器的输入。解码器预测一个单词y1可能为真或不为真。...本文介绍了如何通过seq2seq体系结构执行神经机器翻译，该体系结构又基于编码器-解码器模型。编码器是一种LSTM，用于对输入语句进行编码，而解码器则对输入进行解码并生成相应的输出。

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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译

我们将使用seq2seq体系结构通过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。 ...对于标记化，可以使用库中的Tokenizer类keras.preprocessing.text。...input_1是编码器的输入占位符，它被嵌入并通过lstm_1层，该层基本上是编码器LSTM。该lstm_1层有三个输出：输出，隐藏层和单元状态。但是，只有单元状态和隐藏状态才传递给解码器。...原始语言的句子通过编码器和隐藏状态传递，而单元格状态是编码器的输出。 在步骤1中，将编码器的隐藏状态和单元状态以及用作解码器的输入。解码器预测一个单词y1可能为真或不为真。...本文介绍了如何通过seq2seq体系结构执行神经机器翻译，该体系结构又基于编码器-解码器模型。编码器是一种LSTM，用于对输入语句进行编码，而解码器则对输入进行解码并生成相应的输出。

1.3K00

智能问答：LSTM 句子相似度分析

为解决这类问题，需要用其他方法对句子进行表示，LSTM是常用的一种方式，本文简单使用单层LSTM对句子重新表示，并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量。...语料编码 自然语言无法直接作为神经网络输入，需进行编码该部分包括以下步骤： 读人训练和测试数据，分词，并给每个词编号。 根据词编号，进一步生成每个句子的编号向量，句子采用固定长度，不足的位置补零。...中文分词使用jieba分词工具，词的编号则使用Keras的Tokenizer： 词向量映射 在对句子进行编码后，需要准备句子中词的词向量映射作为LSTM层的输入。...这里使用预训练的词向量参数，生成词向量映射矩阵： 网络结构 该神经网络采用简单的单层LSTM+全连接层对数据进行训练，网络结构图： 网络由Keras实现： 该部分首先定义embedding_layer...作为输入层和LSTM层的映射层，将输入的句子编码映射为词向量列表作为LSTM层的输入。

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文本序列中的深度学习

通过单热编码获得的向量是二进制的，稀疏的（主要由零组成），并且具有非常高的维度（与词汇表中的单词数相同的维度），词嵌入是低维浮点向量（即密集向量，与稀疏向量相反）.与通过单热编码获得的单词向量不同，词嵌入是从数据中学习的...SimpleRNN不擅长处理长序列，如文本。常用其他循环网络处理。 LSTM和GRU网络层 SimpleRNN并不是Keras唯一的循环网络层，还有LSTM和GRU。...已经熟悉了一种解决这种现象的经典技术：Dropout，它会随机将一个图层的输入单元归零，以便打破该图层所暴露的训练数据中的偶然相关性。但如何在循环网络中使用Dropout？...但在自然语言处理中，理解句子中一个单词的意思并不依赖于在句子中的位置。在反向IMDB数据集上使用LSTM。...# 可以将RNN用于时间序列回归（“预测未来”），时间序列分类，时间序列中的异常检测以及序列标记（例如识别句子中的名称或日期）; 可以使用1D convnets进行机器翻译（序列到序列卷积模型，如SliceNet

3.6K10

教程 | 如何用50行代码构建情感分类器

然而，使用人工阅读所有评论并获得客户对产品的总体反馈既昂贵又耗时。再说说我们的机器学习模型。机器学习模型可以通过大量数据进行推断，对评论进行分类。...is': 1, 'august': 15, 'things': 10, 'shining': 13, 'this': 18} [[5, 1, 11, 8, 14, 9, 16]] tokenizer 为句子中的每个单词分配索引值...，并且可以使用该索引值表示新句子。...import keras from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense from keras.models import Sequential model...2500 个单词的词嵌入/密集表征是通过嵌入层对模型进行训练获得的。然后，我们将 LSTM 和密集层添加到模型中。LSTM 单元负责进行上下文推断，并帮助预测句子是否积极。密集层输出每个类的概率。

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基于Seq2Seq结构和注意力机制的神经机器翻译

通常，NMT模型遵循通用的序列到序列学习体系结构。它由一个编码器和一个解码器的递归神经网络（RNN）组成（有关如何设置RNN的更简单的示例，请参见[3]）。...编码器将输入语句转换为向量列表，每个输入一个向量。给定该列表，解码器一次生成一个输出，直到产生特殊的句子结束标记为止。 我们的任务是使用中等大小的示例对语料库，为英语中的输入句子提供葡萄牙语翻译。...编码器是一个多输出模型：它输出LSTM层的隐藏状态和单元状态。LSTM层的输出未在Seq2Seq体系结构中使用。...我们将英语输入传递给编码器，以获取编码器LSTM的隐藏状态和单元状态。然后将这些隐藏状态和单元状态与葡萄牙语输入一起传递到解码器中。...结果 为了测试我们的模型，我们定义了一组英语句子。为了翻译句子，我们首先以与训练和验证集相同的方式对句子进行预处理和嵌入。接下来，我们将嵌入的句子通过编码器RNN传递，以获取隐藏状态和单元状态。

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一文读懂Attention：Facebook曾拿CNN秒杀谷歌，现如今谷歌拿它秒杀所有人

LSTM/RNN模型的Attention机制，图片来自Jonas Schleske 长输入序列带来的问题 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学习，编码为固定长度的向量表示...Attention机制的实现是通过保留LSTM编码器对输入序列的中间输出结果，然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。...由此我们可以看出在生成目标词时，源句子中的位置信息会被认为更重要。”...给定一个法语的句子作为输入序列，需要输出翻译为英语的句子。Attention机制被用在输出输出序列中的每个词时会专注考虑输入序列中的一些被认为比较重要的词。.../farizrahman4u/seq2seq 总结 通过这篇博文，你应该学习到了Attention机制是如何应用在LSTM/RNN模型中来解决序列预测存在的问题。

1.2K80

NLP 自然语言处理的发展历程

# 代码示例：迁移学习在NLP中的应用import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Densefrom...通过使用一个在通用文本数据上预训练的模型，然后在特定任务的文本数据上进行微调，从而提高模型在任务特定数据上的性能。...基于注意力机制的发展随着深度学习的不断演进，注意力机制成为自然语言处理中的一项关键技术。注意力机制允许模型集中注意力于输入的特定部分，使得模型能够更好地捕捉句子中的关键信息。...# 代码示例：注意力机制在NLP中的应用import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM...数据处理的关键步骤命名实体识别任务的数据处理命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中的一个重要任务，涉及识别文本中的实体，并将其分类为不同的类别（如人名、地名、

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基于keras的文本分类实践基于keras的文本分类实践

特征工程更特殊的地方在于需要结合特定的任务和理解进行特征构建，不同的业务场景下特征工程是不同的，不具备通用的方法。...词向量先经过双向LSTM网络进行编码，结合隐藏层的输出与attention机制，对句子进行特征表示，经过编码的隐向量通过时间步点积得到attention权重，把隐向量做加权得到句子向量，最后句子再次通过双向...LSTM网络加上attention得到文章的向量输出，最后通过分类器得到文本分类。...基于keras的文本分类实践 通过介绍文本分类的传统模型与深度学习模型之后，我们利用IMDB电影数据以及keras框架，对上面介绍的模型进行实践。...实际上在真实的落地场景中，理论和实践往往有差异，理解数据很多时候比模型更重要。通过本文我们将传统本文分类方法以及深度学习模型进行介绍和对比，并利用keras框架对其中的模型进行文本分类实践。

1.2K10

【干货】seq2seq模型实例：用Keras实现机器翻译

【导读】近日，人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客，介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。...这篇文章受启发于keras的例子和关于编码器- 解码器网络的论文。目的是从这个例子中获得直观和详细的了解。...我们将通过这个图展现。 ? 图片A：NMT的编码器-解码器训练体系结构—图片版权@ Ravindra Kompella 首先我们要去训练网络。...为英语和法语句子创建一个one-hot字符嵌入。这些将是编码器和解码器的输入 。法语的one-hot 字符嵌入也将被用作损失函数的目标数据。 2. 将字符逐个嵌入到编码器中，直到英语句子序列的结束。...这意味着编码器LSTM可以动态地将许多时间步长作为字符的数量，直到它达到这个句子序列的末尾。

2.3K80

Keras 系列 （三） Seq-Seq 与自编码器

最近铁柱一直在思考一个问题 ， 如何在Keras中实现RNN序列到序列(sequence-to-sequence)的预测？...在查阅文献时，基于Seq-Seq的双向LSTM时序多步预测表现抢眼，也不知道是不是在往SCI灌水 ，前几日做的单步预测实验，Lightgm的效果是要比单步LSTM效果好，这严重打击了我更新Keras系列的积极性...通常，只要您需要前后有顺序、有关联的数据，就可以使用它。 有多种方式来处理这样的任务，或者使用RNN或者使用一维的卷积网络。在涉及到seq-seq的任务中，一般都会涉及到自编码器。...什么是自编码器 首先，自编码器(autoencoder) 是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络（图二、图三），它先将输入压缩成潜在空间表征，然后通过这种表征来重构输出，输出是对输入的更加有效的表示...(encoder) ==== # 使用RNN“编码”输入序列，产生HIDDEN_SIZE的输出。

1.4K10

使用Python实现深度学习模型：序列到序列模型（Seq2Seq）

1.1 编码器（Encoder） 编码器是一个循环神经网络（RNN），如 LSTM 或 GRU，用于处理输入序列，并生成一个上下文向量。这个向量总结了输入序列的全部信息。...1.3 训练过程 在训练过程中，解码器在每一步生成一个单词，并使用该单词作为下一步的输入。这种方法被称为教师强制（Teacher Forcing）。 2....使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现 Seq2Seq 模型 我们将使用 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型，进行英法翻译任务。...'\n' for pair in data] # 词汇表大小 num_words = 10000 # 使用 Keras 的 Tokenizer 对输入和目标文本进行分词和编码 input_tokenizer...import Model from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense # 编码器 encoder_inputs = Input(shape

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如何用 Keras 为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络?

该示例为用户开发自己的编解码LSTM模型提供了基础。 在本教程中，你将学会如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，包括： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编解码LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。...教程概述 Keras中的编解码模型 可伸缩的序列问题 用于序列预测的编解码LSTM Python环境 需安装Python SciPy，可以使用Python 2/3进行开发。...总结 在本教程中，你学会了如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，具体一点说，包括以下几个方面： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。

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