x = linear([inp] + attns, input_size, True)
# Run the RNN.
cell_output, state = cell(x, state)
# Run the attention mechanism.
if i == 0 and initial_state_attention:
with variable_scope.variable_scope(variable_scope.get_variable_scope(), reuse=True):
attns = attention(state)
else:
attns = at
我正在用Pytorch编写序列神经网络的序列。在official Pytorch seq2seq tutorial中,有一个注意力解码器的代码,我不能理解/认为可能包含错误。 它通过连接输出和此时的隐藏状态来计算每个时间步的注意力权重,然后乘以一个矩阵,得到一个大小等于输出序列长度的向量。注意,这些注意力权重不依赖于编码器序列(在代码中命名为encoder_outputs ),我认为它应该依赖于编码器序列。 此外,the paper cited in the tutorial还列出了三种不同的得分函数,可用于计算注意力权重(本文的3.1节)。这些函数都不是简单地连接和乘以一个矩阵。 因此,在
对于句子相似的任务,我们是否需要应用文本清理方法?
大多数模型都与整句甚至有标点符号的句子一起使用。下面是我们希望使用SentenceTransformer进行比较的两个示例句(all-MiniLM-L6-v2):
sentences = [
"Oncogenic KRAS mutations are common in cancer.",
"Notably, c-Raf has recently been found essential for development of K-Ras-driven NSCLCs."]
# yields t