encoder-decoder model | BriefGPT

关键词encoder-decoder model

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ICML基于多注意力机制的新型神经序列模型用于词义消歧
通过引入注意力机制，本文提出一种新的词义消歧方法，将多种语言特征的多重注意力权重结合在一起，构建了一个更加灵活的编码器 - 解码器模型，从而在实现高准确率的同时，缩小了模型与人类专家之间的差距。
PDF6 years ago
从单文档到多文档摘要生成的神经编码器 - 解码器框架改进
本研究初步探讨一种新的方法，利用最大边际相关性方法从多文档输入中选择代表性句子，并利用抽象的编码器 - 解码器模型将不同的句子融合成概括性摘要。该适应方法自身鲁棒性良好且不需要训练数据。与自动指标和人工评估员评估的最先进的抽取和抽象方法相比
PDF6 years ago
电子健康档案的自然语言生成
使用编码器 - 解码器模型，可以从电子健康记录中生成实际数据的一些病人的主诉文本，而且能够去除数据中的个人信息和不常见的缩写和拼写错误，这种模型的算法可以与生成敌对网络（GANs）等算法结合使用，生成完全合成的电子健康记录，这有助于医疗保健
PDF6 years ago
ACL使用序列解码器进行形态分析
本文介绍 Morse，一种循环编码器解码器模型，用于生成语句中每个单词的形态分析。该模型可生成单独的形态特征，表现出色且能处理少见标签和各种复杂语言。
PDF6 years ago
ACL一种基于混合分层注意力的编码器 - 解码器方法用于标准表格摘要
深度学习模型可使用 Hierarchical Attention 的编码 - 解码方法来提高结构化表格的自然语言 summarization，并在 WEATHERGOV 数据集中实验，得到了～30% 的提升。
PDF6 years ago
问答生成模型
本研究通过使用编码 - 解码模型，结合复制机制和覆盖向量维护，实现了生成式问答，并在 MS-MARCO 数据集上验证了该方法的出色表现。
PDF7 years ago
EMNLP深度循环生成解码器用于抽象文本摘要
提出了一种基于序列到序列编码器 - 解码器模型并配备深层递归生成解码器的抽象文本摘要框架，通过利用循环潜在随机模型来学习目标摘要中隐含的潜在结构信息以提高摘要质量；同时应用神经变分推断来解决循环潜在变量的不可解后验推断问题，在生成潜在变量和
PDF7 years ago
EMNLP深度强化学习下的句子简化
使用编码器 - 解码器模型和深度强化学习框架，自动简化句子并保持其原有意思，实现简单易懂的阅读体验。
PDF7 years ago
ACL潜变量对话模型及其多样性
该研究提出了一种对话生成模型，直接捕获了可能的多样性响应，从而减少了确定性对话模型的‘无聊输出’问题。实验表明，与基线模型相比，我们的模型生成更多样的输出，并且比从确定性编码器 - 解码器模型中进行抽样生成的输出更加一致接受。
PDF7 years ago