关键词attentional encoder-decoder
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- EMNLP半监督文本风格转换的传导学习
本研究提出了一种基于检索的上下文感知风格表示的传导学习方法，使用具有检索器框架的注意力编码器 - 解码器，并涉及目标风格中前 K 个相关句子，以减轻非一致性问题。经实验证明，该方法优于几种强基线方法，并且具有广泛且有效的传导学习方法适用于无 - 利用答案焦点、语境和语言特征进行不同类型问题的神经生成
本篇论文提出了一种新的 Attentional Encoder-Decoder Recurrent Neural Network 模型用于自动生成问题，该模型融合语言特征和句子嵌入来捕捉句子和单词层面上的意义，并采用复制机制和特殊答案信号生 - WMT 16 爱丁堡神经机器翻译系统
我们参加了 WMT 2016 分享的新闻翻译任务，并为四种语言建立了神经翻译系统，每种语言都在英语和其它语言的两个方向上进行训练。使用了基于注意力的编码器 - 解码器、BPE 子词段和自动回译等技术，我们的方法使得我们的结果比基准系统提高了 - 使用序列到序列 RNN 及其扩展进行抽象文本摘要
该研究使用注意力编码 - 解码循环神经网络模型抽象化文本摘要，并在两个不同的语料库上展示其实现最先进的性能。同时，该研究还提出了几种解决文摘中的关键问题的新模型，比如建模关键词、捕捉句子到单词结构的层次以及提取训练时很少出现的单词等。此外，