NIPS-2017-attention-is-all-you-need-Paper.pdf

压缩包包含训练好的模型，提供test.py脚本可直接使用，并提供可视化的输出。采用pytorch实现了简单法语-英语的翻译。模型采用attention-seq2seq，编码器和解码器采用gru实现。支持windows和linux操作系统。

ABSA-PyTorch 基于方面的情感分析，PyTorch实现。 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。 需求 火炬> = 0.4.0 numpy的> = 1.13.3 斯克莱恩 python 3.6 / 3.7 变形金刚 要安装需求，请运行pip install -r requirements.txt 。 对于非基于BERT的模型，需要，请参阅了解更多详细信息。 用法 训练 python train.py --model_name bert_spc --dataset restaurant 所有实现的模型都列在。 有关更多训练参数，请参见 。 请参阅以获取k倍交叉验证支持。 推理 有关基于非BERT的模型和基于BERT的模型，请参考 。 提示 对于非基于BERT的模型，训练过程不是很稳定。 基于BERT的模型对小数据集上的超参数（尤其是学习率）更敏感，请参阅。 为了释放BERT的真正功能，必须对特定任务进行微调。 评论/调查 邱锡鹏等。 “自然语言处理的预训练模型：调查。” arXiv预印本arXiv：2003.08271（2020）。 张磊，王帅和刘

| 简体中文 pycorrector 中文文本纠错工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3.6开发。 pycorrector依据语言模型检测错别字位置，通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及语言模型困惑度特征纠正错别字。 Guide Question 中文文本纠错任务，常见错误类型包括： 谐音字词，如 配副眼睛-配副眼镜 混淆音字词，如 流浪织女-牛郎织女 字词顺序颠倒，如 伍迪艾伦-艾伦伍迪 字词补全，如 爱有天意-假如爱有天意 形似字错误，如 高梁-高粱 中文拼音全拼，如 xingfu-幸福 中文拼音缩写，如 sz-深圳 语法错误，如 想象难以-难以想象 当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如输入法中需要处理前四种，搜索引擎需要处理所有类型，语音识别后文本纠错只需要处理前两种， 其中'形似字错误'主要针对五笔或者笔画手

该PPT为阅读Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances论文后所做的笔记，总结了论文中的主要技术，并大致梳理了论文思路

Attention注意机制现在大热，很多深度学习的框架都带上了注意力机制，而且也取得了很好的性能指标。乘着大热也来水一水文章，发表发表自己的看法。事先说明老哥我在NLP上萌新一枚，粗糙想法不登大雅，呆萌的逻辑思维适合同为萌新滴你。废话不多说，在本文我就浅谈下对注意机制的理解。

Keras注意机制 Keras的多对一注意力机制。 通过pip安装 pip install attention 导入源代码 from attention import Attention # [...] m = Sequential ([ LSTM ( 128 , input_shape = ( seq_length , 1 ), return_sequences = True ), Attention (), # <--------- here. Dense ( 1 , activation = 'linear' ) ]) 例子 在运行示例之前，请先

谷歌提出的Transformer结构

视觉问题回答的关系感知图注意力网络 该存储库是的。 该存储库基于@ hengyuan-hu的和@ Jin-Hwa Kim的，并受其启发。 我们衷心感谢您分享代码。 先决条件 您可能需要一台具有4个GPU（每个GPU具有16GB内存）的计算机，以及用于Python 3的PyTorch v1.0.1。 使用CUDA10.0和Python 3.7安装 。 安装 。 安装 。 如果您使用的是miniconda，则可以使用tools/environment.yml安装所有必备组件。 数据 我们的实现使用了的预训练功能，每个图像具有10-100个自适应功能。 除此之外，还有GloVe载体和Visual Genome问题答案对。 为了方便起见，以下脚本可帮助您下载预处理的数据。 source tools/download.sh 除了数据之外，此脚本还下载了一些预训练的模型。 最后，应按如下

Keras注意机制 在Keras中为以下层实现了简单的关注机制： 密集（注意2D块） LSTM，GRU（注意3D块） 示例：注意块 致密层 inputs = Input(shape=(input_dims,)) attention_probs = Dense(input_dims, activation='softmax', name='attention_probs')(inputs) attention_mul = merge([inputs, attention_probs], output_shape=input_dims, name='attention_mul', mode='mul') 让我们考虑这个“ Hello World”示例： 32个值的向量v作为模型的输入（简单前馈神经网络）。 v [1] =目标。 目标是二进制（0或1）。 向量v的所有其他值（