Aplikasi model Seq2Seq dalam pembelajaran mesin

seq2seq ialah model pembelajaran mesin untuk tugasan NLP yang menerima jujukan item input dan menjana jujukan item output. Pada asalnya diperkenalkan oleh Google, ia digunakan terutamanya untuk tugas terjemahan mesin. Model ini telah membawa perubahan revolusioner dalam bidang terjemahan mesin.

Dulu, hanya satu perkataan tertentu yang dipertimbangkan semasa menterjemah ayat, tetapi kini model seq2seq mengambil kira perkataan bersebelahan untuk terjemahan yang lebih tepat. Model ini menggunakan Rangkaian Neural Berulang (RNN), di mana sambungan antara nod boleh membentuk gelung supaya output beberapa nod boleh menjejaskan input nod lain dalam rangkaian. Oleh itu, ia boleh beroperasi secara dinamik, memberikan struktur logik kepada keputusan.

Aplikasi model Seq2seq

Pada masa ini, pembangunan kecerdasan buatan semakin pesat, dan model seq2seq digunakan secara meluas dalam bidang seperti terjemahan, robot sembang dan sistem terbenam suara. Aplikasi biasa termasuk: terjemahan masa nyata, perkhidmatan pelanggan pintar dan pembantu suara, dsb. Aplikasi ini mengambil kesempatan daripada keupayaan berkuasa model seq2seq untuk meningkatkan keselesaan hidup dan kecekapan kerja orang ramai.

1. Terjemahan Mesin

Model seq2seq digunakan terutamanya dalam terjemahan mesin untuk menterjemah teks daripada satu bahasa ke bahasa lain melalui kecerdasan buatan.

2. Pengecaman Pertuturan

Pengecaman pertuturan ialah keupayaan untuk menukar perkataan yang diucapkan dengan kuat kepada teks yang boleh dibaca.

3. Sari Kata Video

Menggabungkan tindakan dan peristiwa video dengan sari kata yang dijana secara automatik boleh meningkatkan pengambilan kandungan video yang berkesan.

Cara model Seq2seq berfungsi

Sekarang mari lihat cara model sebenar berfungsi. Model ini terutamanya menggunakan seni bina penyahkod pengekod. Seperti namanya, Seq2seq mencipta urutan perkataan daripada urutan input perkataan (satu atau lebih ayat). Ini boleh dicapai menggunakan Rangkaian Neural Berulang (RNN). LSTM atau GRU ialah varian RNN yang lebih maju dan kadangkala dipanggil rangkaian penyahkod pengekod kerana terutamanya terdiri daripada pengekod dan penyahkod.

Jenis model Seq2Seq

1. Model Seq2Seq asal

Seni bina asas Seq2Seq, yang digunakan untuk pengekod dan penyahkod. Tetapi GRU, LSTM dan RNN juga boleh digunakan. Mari kita ambil RNN sebagai contoh seni bina RNN biasanya sangat mudah. Ia memerlukan dua input, perkataan dari urutan input dan vektor konteks atau apa sahaja yang tersembunyi dalam input.

2. Model Seq2Seq berasaskan perhatian

Dalam Seq2Seq berasaskan perhatian, kami membina beberapa keadaan tersembunyi yang sepadan dengan setiap elemen dalam jujukan, yang berbeza dengan model Seq2Seq asal, di mana Kami hanya mempunyai satu keadaan tersembunyi terakhir daripada pengekod. Ini memungkinkan untuk menyimpan lebih banyak data dalam vektor konteks. Oleh kerana keadaan tersembunyi setiap elemen input diambil kira, kami memerlukan vektor konteks yang bukan sahaja mengekstrak maklumat yang paling relevan daripada keadaan tersembunyi ini, tetapi juga mengalih keluar sebarang maklumat yang tidak berguna.

Dalam model Seq2Seq berasaskan perhatian, vektor konteks bertindak sebagai titik permulaan untuk penyahkod. Walau bagaimanapun, berbanding model asas Seq2Seq, keadaan tersembunyi penyahkod dihantar kembali ke lapisan yang disambungkan sepenuhnya untuk mencipta vektor konteks baharu. Oleh itu, vektor konteks model Seq2Seq berasaskan perhatian adalah lebih dinamik dan boleh laras berbanding model Seq2Seq tradisional.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi model Seq2Seq dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!