人工智能-项目实践-情感分析-基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析 题目介绍 该题目为《细粒度用户评论情感分析》,来源于“全球AI挑战赛”。https://challenger.ai/competition/fsauor2018 对于题目内容以及任务描述均可从该网站获取,这里不再赘述。 成绩 单个模型最好的F1指标为:75.04 整体20个模型的综合F1指标为:68 数据集 数据集由比赛平台提供。包含105000条训练样本以及15000条测试样本。 关于数据集的标注可以点击这里查看。
采用注意力机制实现的中文聊天机器人(已上传模型,可直接运行).zip 大学生课程设计 基于机器学习的课程设计 自己大二写的课程设计
2022-04-22 18:05:09 58.86MB 机器学习
各种注意力机制pytorch实现以及论文.zip 大学生课程设计 基于python的课程设计 自己大二写的课程设计
2022-04-22 18:05:07 3.17MB pytorch 人工智能 python 深度学习
注意力机制KB-GAT.zip 大学生课程设计 基于机器学习的课程设计 自己大二写的课程设计
2022-04-22 18:05:07 54.63MB 机器学习
台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer
2022-04-19 19:07:52 16.28MB 机器学习 transformer 人工智能 深度学习
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Attention 是一种通用的带权池化方法,输入由两部分构成:询问(query)和键值对(key-value pairs)。 不同的attetion layer的区别在于score函数的选择,两种常用的注意层 Dot-product Attention 和 Multilayer Perceptron Attention 点积注意力 class DotProductAttention(nn.Module): def __init__(self, dropout, **kwargs): super(DotProductAttention, self).__init_
2022-04-11 11:01:14 156KB attention c OR
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加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测_nsq1101的博客-CSDN博客.html
2022-04-08 15:22:25 343KB
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参考1:李宏毅 https://www.bilibili.com/video/av9770302?p=9 (上图应该省略了一个归一化层,模型通过标签知道应该(x1,y1)对应的值是最大的,就会学习到这样一个概率分布,这里直接将attention的weight作为output的distribution)  把(x1,y1)丢进去产生新的z1,继而产生新的attention的weight 当END的attention的weight最大时结束 另一个参考模型图: pointer network的另一个应用:对文本进行summary 不使用pointer network:解码器产生key与编码
2022-04-07 20:14:04 532KB attention IN int
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目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型输入与输出的相关性。针对以上问题,提出了一种将LSTM(long short-term memory)模型与注意力机制相结合的关系抽取方法。将文本信息向量化,提取文本局部特征,再将文本局部特征导入双向LSTM模型中,通过注意力机制对LSTM模型的输入与输出之间的相关性进行重要度计算,根据重要度获取文本整体特征;最后将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。在SemEval-2010 task 8语料库上的实验结果表明,该方法的准确率和稳定性较传统深度学习方法有进一步提高,为自动问答、信息检索以及本体学习等领域提供了方法支持。
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经典注意力机制的实现 参照李沐老师的动手深度学习
2022-04-06 14:09:07 132KB 深度学习 人工智能
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