递归神经网络模型用于纠错 该存储库提供了在描述的各种模型的源代码。 该项目旨在实现和评估神经网络模型，特别是递归神经网络（RNN），双向递归神经网络（BRNN），序列到序列（seq-to-seq）模型以及最终基于注意力的机制。序列到序列模型。 下图说明了预测给定不正确短语的正确形式的编码器-解码器模型。 DyNet库 在当前项目的实施中，我们一直在使用DyNet。 动态神经网络工具包或DyNet是一个神经网络库，适用于具有动态结构的网络。 DyNet支持在神经网络计算中使用的静态和动态声明策略。 在动态声明中，每个网络都是通过使用有向和无环计算图构建的，该图由定义模型的表达式和参数组成。 DyNet在CPU或GPU上有效工作，最近为许多NLP研究论文和项目提供了支持。 您可以找到有关DyNet的更多信息。 资料集 我们的方法与语言无关。 专门针对我们的项目，我们使用对模型进行了训练和评估，