文本分析中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

1/1文本分析中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)第一部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析中的應(yīng)用 2第二部分循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本序列建模中的優(yōu)勢(shì) 4第三部分注意力機(jī)制增強(qiáng)文本嵌入表征能力 7第四部分Transformer模型在文本分類中的突破 12第五部分預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本理解中的作用 14第六部分深度學(xué)習(xí)模型在文本分析中的超參數(shù)優(yōu)化 17第七部分不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的文本分析性能對(duì)比 20第八部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進(jìn)對(duì)文本分析的影響 24

第一部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析中的應(yīng)用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【文本分類】

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過(guò)卷積核提取文本中局部特征，識(shí)別不同類別文本。

2.CNN的層級(jí)結(jié)構(gòu)能夠捕捉文本的層次信息，從低級(jí)局部特征到高級(jí)語(yǔ)義特征。

3.CNN具有自動(dòng)特征提取的能力，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征，降低了文本分類任務(wù)的復(fù)雜性。

【文本表示】

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析中的應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最初設(shè)計(jì)用于圖像識(shí)別任務(wù)。然而，在文本分析領(lǐng)域，CNN也取得了顯著的成功。

#文本卷積

CNN用于文本分析的關(guān)鍵概念是文本卷積。與圖像卷積類似，文本卷積涉及使用一組濾波器在文本序列上滑動(dòng)，生成一個(gè)特征圖。特征圖包含有關(guān)序列局部模式的信息。

#CNN架構(gòu)

用于文本分析的CNN架構(gòu)通常包括以下組件：

*嵌入層：將離散文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)向量表示。

*卷積層：應(yīng)用濾波器并生成特征圖。

*池化層：減少特征圖的尺寸并保持重要信息。

*全連接層：將特征圖展平并將其輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中以進(jìn)行分類或回歸任務(wù)。

#CNN的優(yōu)勢(shì)

CNN在文本分析中具有以下優(yōu)勢(shì)：

*提取局部模式：CNN能夠從文本序列中提取局部模式，這些模式對(duì)于任務(wù)（如情感分析或文本分類）至關(guān)重要。

*減少計(jì)算成本：通過(guò)使用池化層，CNN可以減小特征圖的大小，從而減少后續(xù)層的計(jì)算成本。

*可擴(kuò)展性：CNN架構(gòu)可擴(kuò)展到大小不同的數(shù)據(jù)集，而無(wú)需對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行重大修改。

#特定應(yīng)用

CNN已成功應(yīng)用于多種文本分析任務(wù)，包括：

*情感分析：確定文本片段的情感極性。

*文本分類：將文本片段歸類到預(yù)定義的類別中。

*機(jī)器翻譯：將文本從一種語(yǔ)言翻譯到另一種語(yǔ)言。

*文本摘要：從冗長(zhǎng)的文本文檔中生成簡(jiǎn)明準(zhǔn)確的摘要。

*問(wèn)答：從文本語(yǔ)料庫(kù)中獲取特定問(wèn)題的答案。

#著名模型

用于文本分析的著名CNN模型包括：

*TextCNN：由YoonKim于2014年提出，用于文本分類任務(wù)。

*CharCNN：由Zhang等人于2015年提出，用于字符級(jí)文本分類。

*DCNN：由Kalchbrenner等人于2014年提出，用于機(jī)器翻譯任務(wù)。

*BERT：由Devlin等人于2018年提出，是一種預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，在文本分析任務(wù)中廣泛使用。

#性能指標(biāo)

評(píng)估文本分析中CNN模型性能的常用指標(biāo)包括：

*準(zhǔn)確率：正確分類的樣本數(shù)量除以總樣本數(shù)量。

*F1分?jǐn)?shù)：精確率和召回率的調(diào)和平均值。

*余弦相似度：用于衡量嵌入向量之間的相似性。

#結(jié)論

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為文本分析領(lǐng)域的重要工具。通過(guò)使用文本卷積，CNN能夠提取文本序列中的局部模式，并將其用于各種文本分析任務(wù)。CNN的優(yōu)勢(shì)，如可擴(kuò)展性和計(jì)算效率，使其成為處理大量文本數(shù)據(jù)的理想選擇。第二部分循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本序列建模中的優(yōu)勢(shì)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)存儲(chǔ)過(guò)去信息的能力

1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以循環(huán)方式連接隱藏狀態(tài)，允許它們存儲(chǔ)前序信息，從而在文本序列建模中表現(xiàn)出色。

2.隱藏狀態(tài)在序列的每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)中信息豐富，包含了序列的上下文信息和長(zhǎng)期依賴。

3.這使得RNN能夠捕捉文本中的語(yǔ)法和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，并生成連貫和一致的輸出。

處理變長(zhǎng)序列

1.RNN可以處理變長(zhǎng)序列，因?yàn)殡[藏狀態(tài)可以適應(yīng)不同序列長(zhǎng)度，從短句子到長(zhǎng)篇文檔。

2.這種靈活性使RNN適用于各種文本任務(wù)，例如自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器翻譯和文本分類。

3.RNN無(wú)需預(yù)先定義序列長(zhǎng)度，這大大簡(jiǎn)化了文本分析過(guò)程。

捕獲長(zhǎng)期依賴

1.RNN能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴，即序列中相隔較遠(yuǎn)的元素之間的關(guān)系。

2.循環(huán)連接允許信息在時(shí)間步長(zhǎng)中傳播，即使存在間隔很遠(yuǎn)的元素，也能捕獲其相關(guān)性。

3.這對(duì)于文本建模非常重要，因?yàn)槲谋局械暮x通常包含在長(zhǎng)距離依賴關(guān)系中。

訓(xùn)練簡(jiǎn)單

1.與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)相比，RNN的訓(xùn)練相對(duì)簡(jiǎn)單，并且可以使用標(biāo)準(zhǔn)的反向傳播算法。

2.循環(huán)連接消除了對(duì)復(fù)雜的注意機(jī)制或其他外部組件的需求。

3.這使得RNN易于實(shí)現(xiàn)和部署，即使對(duì)于大型數(shù)據(jù)集也是如此。

多樣化的變體

1.RNN有許多變體，包括LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）和GRU（門(mén)控循環(huán)單元），它們提供了不同的記憶能力和計(jì)算效率。

2.這些變體允許研究人員根據(jù)特定文本建模任務(wù)定制RNN架構(gòu)。

3.通過(guò)利用不同變體的優(yōu)勢(shì)，可以提高模型在序列建模方面的性能。

前沿趨勢(shì)

1.RNN正在被雙向RNN和多層RNN等先進(jìn)架構(gòu)擴(kuò)展，以進(jìn)一步提高文本建模性能。

2.集成生成模型（例如變壓器）和自注意力機(jī)制正在探索，以增強(qiáng)RNN在文本生成和翻譯方面的能力。

3.RNN在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增加，包括對(duì)話式AI、情感分析和文本摘要。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本序列建模中的優(yōu)勢(shì)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在文本序列建模中具有以下優(yōu)勢(shì)：

1.時(shí)序建模能力

RNNs具有天然的時(shí)序建模能力，因?yàn)樗鼘⑶耙粋€(gè)時(shí)間步的信息傳遞到當(dāng)前時(shí)間步，從而能夠捕捉文本序列中單詞或符號(hào)之間的順序關(guān)系。這對(duì)于理解自然語(yǔ)言文本至關(guān)重要，因?yàn)閱卧~的含義通常取決于其在序列中的前后文。

2.長(zhǎng)期依賴處理

RNNs能夠處理長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系，這意味著它們可以捕捉文本中相隔較遠(yuǎn)單詞之間的關(guān)系。這對(duì)于諸如情感分析和機(jī)器翻譯等任務(wù)非常重要，其中需要理解全局信息才能做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

3.可變長(zhǎng)度輸入

RNNs可以處理變長(zhǎng)輸入序列，這意味著它們可以適應(yīng)不同長(zhǎng)度的文本段落。這對(duì)于文本分類、摘要和問(wèn)答等任務(wù)非常實(shí)用，其中文本長(zhǎng)度可以有很大差異。

4.并行計(jì)算

RNNs可以在并行計(jì)算環(huán)境中高效訓(xùn)練，這可以顯著縮短訓(xùn)練時(shí)間。這對(duì)于處理大型文本數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。

5.不同類型RNN

存在多種不同類型的RNN，包括：

*LSTM（長(zhǎng)短期記憶）：一種特別適合處理長(zhǎng)期依賴關(guān)系的RNN變體。

*GRU（門(mén)控循環(huán)單元）：一種計(jì)算效率更高的LSTM變體，在處理較短的依賴關(guān)系時(shí)表現(xiàn)良好。

*雙向RNN：一種將正向和反向傳遞相結(jié)合以提高性能的RNN。

6.文本表示學(xué)習(xí)

RNNs可以學(xué)習(xí)文本數(shù)據(jù)的分布式表示，這些表示可以捕獲文本的語(yǔ)義和句法信息。這對(duì)于諸如文本分類和信息檢索等任務(wù)非常有用。

與其他文本建模方法的比較

與其他文本建模方法，如n-元語(yǔ)法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）相比，RNN在以下方面具有優(yōu)勢(shì)：

*順序建模：RNNs能夠建模文本序列中的順序關(guān)系，而n-元語(yǔ)法和CNN只能捕捉局部依賴關(guān)系。

*長(zhǎng)期依賴處理：RNNs可以處理長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，而n-元語(yǔ)法和CNN的建模能力有限。

*可變長(zhǎng)度輸入：RNNs可以處理變長(zhǎng)輸入序列，而n-元語(yǔ)法和CNN通常需要固定長(zhǎng)度的輸入。

應(yīng)用

RNNs已成功應(yīng)用于廣泛的文本序列建模任務(wù)，包括：

*文本分類

*情感分析

*機(jī)器翻譯

*摘要

*問(wèn)答

總結(jié)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在文本序列建模中具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，包括順序建模能力、長(zhǎng)期依賴處理、可變長(zhǎng)度輸入和并行計(jì)算。它們已被廣泛應(yīng)用于各種文本處理任務(wù)，并不斷取得最先進(jìn)的性能。第三部分注意力機(jī)制增強(qiáng)文本嵌入表征能力關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)注意力機(jī)制增強(qiáng)文本嵌入表征能力

1.自注意力機(jī)制：允許文本嵌入關(guān)注序列中特定片段，捕獲句子內(nèi)或句子間的關(guān)系，提升嵌入表征的語(yǔ)義信息量。

2.多頭自注意力：引入多個(gè)注意力頭部，每個(gè)頭部關(guān)注輸入序列的不同方面，豐富嵌入表征，提高文本理解準(zhǔn)確度。

3.Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：完全基于注意力機(jī)制，摒棄了卷積和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多頭自注意力捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，在文本分類、機(jī)器翻譯等任務(wù)上取得了顯著效果。

層次化注意力機(jī)制

1.逐層注意力：在不同網(wǎng)絡(luò)層級(jí)應(yīng)用注意力機(jī)制，逐步提取文本特征，從低級(jí)語(yǔ)義信息到高級(jí)語(yǔ)義關(guān)系。

2.遞歸注意力：將注意力機(jī)制嵌套，對(duì)嵌入序列進(jìn)行多次注意力運(yùn)算，提取更深層次的文本特征，增強(qiáng)表征泛化能力。

3.上下文注意力機(jī)制：將上下文信息納入注意力機(jī)制，捕捉文本嵌入與上下文的交互，提升表征與特定任務(wù)的關(guān)聯(lián)性。

殘留注意力機(jī)制

1.殘留連接：將注意力機(jī)制的輸出與原始嵌入進(jìn)行殘差連接，緩解梯度消失問(wèn)題，提升模型訓(xùn)練效率。

2.門(mén)控注意力：采用門(mén)控機(jī)制控制注意力機(jī)制的信息流，選擇性保留或丟棄特定特征，提高表征的可解釋性。

3.動(dòng)態(tài)感知注意力：根據(jù)輸入文本的動(dòng)態(tài)變化調(diào)整注意力權(quán)重，自適應(yīng)地捕捉文本的關(guān)鍵信息，增強(qiáng)表征魯棒性。

對(duì)抗式注意力機(jī)制

1.對(duì)抗訓(xùn)練：訓(xùn)練生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)，生成器網(wǎng)絡(luò)生成注意力權(quán)重，判別器網(wǎng)絡(luò)識(shí)別注意力權(quán)重的真實(shí)性。

2.差異化注意力：通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練，生成器網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)生成與判別器網(wǎng)絡(luò)不同的注意力權(quán)重，提高表征的多樣性和魯棒性。

3.魯棒注意力：對(duì)抗式注意力機(jī)制可提高表征對(duì)文本擾動(dòng)和噪聲的魯棒性，增強(qiáng)模型在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的泛化能力。

輕量級(jí)注意力機(jī)制

1.緊湊卷積：利用維度降低和卷積運(yùn)算代替自注意力，降低計(jì)算復(fù)雜度，減小模型體積。

2.局部注意力：僅關(guān)注輸入序列的局部范圍，減少注意力計(jì)算量，提升訓(xùn)練速度。

3.動(dòng)態(tài)注意力抽樣：根據(jù)文本長(zhǎng)度或特征復(fù)雜度動(dòng)態(tài)調(diào)整注意力頭的數(shù)量，在保證表征質(zhì)量的同時(shí)，降低模型復(fù)雜度。注意力機(jī)制增強(qiáng)文本嵌入表征能力

引言

文本嵌入是自然語(yǔ)言處理(NLP)中一項(xiàng)基本的預(yù)處理技術(shù)。它將單詞或單詞序列映射到低維、密集的向量表示中，捕獲文本語(yǔ)義信息。然而，傳統(tǒng)文本嵌入方法（如word2vec和GloVe）未能充分利用文本序列的順序信息，導(dǎo)致嵌入表示可能缺乏表征能力。

注意力機(jī)制

注意力機(jī)制是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，它允許模型關(guān)注輸入序列中特定部分的權(quán)重。在文本嵌入中，注意力機(jī)制用于動(dòng)態(tài)分配單詞或單詞序列的權(quán)重，從而創(chuàng)建更具信息性和語(yǔ)義性的嵌入表示。

注意力嵌入模型

注意力嵌入模型將注意力機(jī)制整合到文本嵌入過(guò)程中。這些模型通常由以下組件組成：

*編碼器：一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將輸入文本序列編碼為中間表示。

*注意力機(jī)制：一個(gè)組件，計(jì)算編碼器輸出中單詞或單詞序列的權(quán)重。

*嵌入層：一個(gè)層，將加權(quán)編碼輸出映射到最終的嵌入表示中。

注意力機(jī)制的類型

文本嵌入中常用的注意力機(jī)制類型包括：

*自我注意力：計(jì)算序列中每個(gè)單詞與其他所有單詞之間的權(quán)重。

*鍵值查詢注意力：將編碼器輸出分成鍵、值和查詢向量，并計(jì)算它們的權(quán)重。

*多頭注意力：并行應(yīng)用多個(gè)注意力頭部，每個(gè)頭部都有自己的權(quán)重矩陣。

影響因素

注意力嵌入模型的性能受以下因素影響：

*注意力機(jī)制類型：選擇的注意力機(jī)制類型會(huì)影響模型學(xué)習(xí)關(guān)注文本序列中不同方面的能力。

*上下文窗口大?。鹤⒁饬C(jī)制考慮的單詞或單詞序列的上下文窗口大小會(huì)影響嵌入表示的粒度。

*嵌入維度：嵌入表示的維度決定了其表征能力和泛化能力的平衡。

優(yōu)點(diǎn)

注意力嵌入模型與傳統(tǒng)方法相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：

*更好的語(yǔ)義表征：注意力機(jī)制允許模型關(guān)注文本序列中的重要部分，從而創(chuàng)建更具信息性和語(yǔ)義性的嵌入表示。

*順序信息保留：注意力嵌入模型能夠保留文本序列中的順序信息，這對(duì)于捕捉語(yǔ)義關(guān)系和文本結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。

*上下文敏感性：注意力機(jī)制使嵌入表示對(duì)特定上下文敏感，這對(duì)于理解文本的細(xì)微差別很重要。

應(yīng)用

注意力嵌入模型在廣泛的NLP任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用，包括：

*文本分類

*情感分析

*機(jī)器翻譯

*問(wèn)答系統(tǒng)

示例

以下是一個(gè)使用自注意力機(jī)制的簡(jiǎn)單注意力嵌入模型的示例：

```

importtensorflowastf

classAttentionalEmbedding(tf.keras.layers.Layer):

def__init__(self,num_heads,key_dim,value_dim):

super().__init__()

self.num_heads=num_heads

self.key_dim=key_dim

self.value_dim=value_dim

self.query_projection=tf.keras.layers.Dense(key_dim)

self.key_projection=tf.keras.layers.Dense(key_dim)

self.value_projection=tf.keras.layers.Dense(value_dim)

self.output_projection=tf.keras.layers.Dense(value_dim)

defcall(self,inputs):

query=self.query_projection(inputs)

key=self.key_projection(inputs)

value=self.value_projection(inputs)

#計(jì)算權(quán)重

weights=tf.einsum("bnh,bnh->bn",query,key)

#應(yīng)用軟最大值激活函數(shù)

weights=tf.nn.softmax(weights,axis=-1)

#加權(quán)值

output=tf.einsum("bn,bnh->bh",weights,value)

#輸出投影

output=self.output_projection(output)

returnoutput

```

結(jié)論

注意力機(jī)制增強(qiáng)了文本嵌入表征能力，通過(guò)動(dòng)態(tài)分配權(quán)重，關(guān)注文本序列中的重要部分。注意力嵌入模型在NLP任務(wù)中取得了顯著成果，為創(chuàng)建更強(qiáng)大和信息豐富的文本表示鋪平了道路。第四部分Transformer模型在文本分類中的突破關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【注意力機(jī)制的引入】

1.自注意力機(jī)制允許Transformer模型捕捉文本序列中單詞之間的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，無(wú)需循環(huán)或卷積操作。

2.通過(guò)將每個(gè)單詞表示為一個(gè)查詢向量，并使用點(diǎn)積計(jì)算其他單詞的鍵向量和值向量的加權(quán)平均，自注意力機(jī)制建立了單詞之間的相互關(guān)聯(lián)。

3.這使得Transformer模型能夠有效地提取文本中的高級(jí)語(yǔ)義特征，從而提高分類準(zhǔn)確性。

【多頭注意力的使用】

Transformer模型在文本分類中的突破

Transformer模型自2017年提出以來(lái)，在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域掀起了一場(chǎng)革命，在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)尤為突出。與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）相比，Transformer具有以下優(yōu)勢(shì)：

1.長(zhǎng)距離依賴建模：Transformer使用自注意力機(jī)制，可以捕獲文本中詞語(yǔ)之間的遠(yuǎn)程依賴關(guān)系，對(duì)于長(zhǎng)文本的分類尤為重要。

2.并行化處理：Transformer的并行化計(jì)算能力遠(yuǎn)高于CNN和RNN，這使得它可以高效處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)。

3.位置編碼：Transformer利用位置編碼機(jī)制，將詞語(yǔ)在序列中的位置信息融入模型，在不改變?cè)~序的情況下，依然可以學(xué)習(xí)詞語(yǔ)之間的關(guān)系。

Transformer模型在文本分類中的具體突破：

1.預(yù)訓(xùn)練模型的興起：BERT、GPT-3等預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，極大地提升了Transformer在文本分類任務(wù)中的性能。這些模型在海量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，捕捉了語(yǔ)言的豐富特征和上下文關(guān)系。

2.多頭自注意力機(jī)制：Transformer模型使用多頭自注意力機(jī)制，可以同時(shí)關(guān)注文本的不同方面，比如語(yǔ)義、語(yǔ)法和結(jié)構(gòu)，從而提高分類的準(zhǔn)確性。

3.細(xì)粒度分類：Transformer模型能夠有效處理細(xì)粒度分類任務(wù)，比如文本的情感分析、主題分類和意圖識(shí)別。它可以從文本中提取細(xì)微的語(yǔ)義特征，并將其映射到不同的類別。

具體例子：

在文本分類的經(jīng)典數(shù)據(jù)集CIFAR-10和ImageNet上，基于Transformer的模型取得了顯著的性能提升。例如，使用BERT預(yù)訓(xùn)練模型的Transformer模型在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確率達(dá)到99.5%，比傳統(tǒng)的CNN和RNN模型提高了3%以上。

應(yīng)用場(chǎng)景：

Transformer模型在文本分類任務(wù)中的突破，使其在各種實(shí)際應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用，包括：

*垃圾郵件和反釣魚(yú)郵件過(guò)濾

*文本情感分析和觀點(diǎn)挖掘

*文檔分類和信息檢索

*機(jī)器翻譯和摘要生成

展望：

Transformer模型在文本分類中的應(yīng)用仍在不斷探索和完善，未來(lái)還有望取得進(jìn)一步的突破。隨著預(yù)訓(xùn)練模型的持續(xù)發(fā)展和新算法的不斷提出，Transformer模型有望在文本分類任務(wù)中發(fā)揮更大的作用，推動(dòng)NLP領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。第五部分預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本理解中的作用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)主題名稱：語(yǔ)言建模

1.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型通過(guò)在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系。

2.這些模型通過(guò)預(yù)測(cè)缺失的單詞或掩碼的詞段，捕捉文本中的模式和依賴關(guān)系。

3.語(yǔ)言建模能力使預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型能夠生成連貫、語(yǔ)義正確的文本，并理解文本的內(nèi)涵含義。

主題名稱：句法分析

預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本理解中的作用

預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（PLM）是近年來(lái)自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展的核心技術(shù)之一。它們通過(guò)在海量無(wú)標(biāo)注文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，獲得了對(duì)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義的深入理解，并展現(xiàn)出在各種文本理解任務(wù)中的卓越性能。

#PLM的工作原理

PLM的基本原理在于，它們將文本表示為一個(gè)連續(xù)的向量空間。通過(guò)這種表示，它們能夠有效地捕獲單詞之間的語(yǔ)義和語(yǔ)法關(guān)系，并對(duì)文本進(jìn)行高層次的理解。

預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，PLM學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)給定上下文中的缺失單詞或序列，從而提高其對(duì)語(yǔ)言規(guī)律的理解。這種自監(jiān)督學(xué)習(xí)范式允許PLM在沒(méi)有明確標(biāo)記數(shù)據(jù)的幫助下從文本數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。

#PLM在文本理解中的應(yīng)用

PLM在文本理解任務(wù)中的應(yīng)用非常廣泛，包括以下方面：

文本分類：PLM可用于將文本文檔分類為預(yù)定義的類別，例如新聞、體育、科技等。它們能夠從文本中提取主題和關(guān)鍵詞，并利用這些信息做出準(zhǔn)確的分類。

情感分析：PLM可用于分析文本的情感極性，例如正面、負(fù)面或中性。它們能夠識(shí)別文本中表達(dá)的情緒和情感，并對(duì)整體情感傾向進(jìn)行預(yù)測(cè)。

問(wèn)答：PLM可用于從文本上下文中回答問(wèn)題。它們能夠理解問(wèn)題和文本之間的關(guān)系，并從文本中抽取相關(guān)信息來(lái)生成答案。

機(jī)器翻譯：PLM可用于將文本從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。它們能夠?qū)W習(xí)不同語(yǔ)言之間的語(yǔ)法和語(yǔ)義對(duì)應(yīng)關(guān)系，并生成流暢、準(zhǔn)確的翻譯。

文本摘要：PLM可用于生成文本的摘要，提取其主要思想和要點(diǎn)。它們能夠識(shí)別文本中的關(guān)鍵信息，并用簡(jiǎn)潔、連貫的語(yǔ)言對(duì)其進(jìn)行總結(jié)。

#PLM的優(yōu)勢(shì)

PLM在文本理解任務(wù)中具有以下優(yōu)勢(shì)：

泛化能力強(qiáng)：PLM在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，這使它們具有很強(qiáng)的泛化能力。它們能夠適應(yīng)各種語(yǔ)言風(fēng)格、主題和格式。

語(yǔ)義嵌入：PLM將單詞嵌入到一個(gè)連續(xù)的向量空間中，該空間捕獲了單詞之間的語(yǔ)義和語(yǔ)法關(guān)系。這使得它們能夠?qū)ξ谋具M(jìn)行高層次的理解，并執(zhí)行諸如相似性比較和類比推理之類的任務(wù)。

可遷移性：PLM的權(quán)重可以在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，以提高其性能。這使得它們能夠輕松地適應(yīng)新的任務(wù)，而無(wú)需從頭開(kāi)始進(jìn)行訓(xùn)練。

#實(shí)例研究

*BERT（雙向編碼器表示轉(zhuǎn)換器）：BERT是一種流行的PLM，已被廣泛應(yīng)用于各種NLP任務(wù)。它在GLUE（通用語(yǔ)言理解評(píng)估）基準(zhǔn)測(cè)試中取得了最先進(jìn)的結(jié)果，證明了其在文本理解方面的強(qiáng)大能力。

*GPT-3（生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer3）：GPT-3是一種大規(guī)模PLM，具有超過(guò)1750億個(gè)參數(shù)。它以其卓越的語(yǔ)言生成能力而聞名，能夠生成連貫、有意義的文本。

*XLNet（擴(kuò)展語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)）：XLNet是一種自回歸PLM，通過(guò)考慮未來(lái)和過(guò)去的信息來(lái)對(duì)文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。它已被證明在問(wèn)答和機(jī)器翻譯等任務(wù)上具有出色的性能。

#結(jié)論

預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型是文本理解領(lǐng)域的革命性技術(shù)。它們?cè)诤Ａ课谋緮?shù)據(jù)上的預(yù)訓(xùn)練使它們具備了對(duì)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義的深刻理解。PLM在各種文本理解任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能，極大地推動(dòng)了NLP的發(fā)展。隨著PLM的持續(xù)改進(jìn)和新應(yīng)用的探索，它們有望在文本理解和人工智能領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。第六部分深度學(xué)習(xí)模型在文本分析中的超參數(shù)優(yōu)化關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)基于貝葉斯優(yōu)化的超參數(shù)優(yōu)化

1.貝葉斯優(yōu)化是一種概率方法，利用高斯過(guò)程來(lái)對(duì)超參數(shù)空間進(jìn)行建模，快速高效地找到最佳超參數(shù)。

2.該方法通過(guò)高斯過(guò)程擬合超參數(shù)和性能之間的關(guān)系，并通過(guò)采樣和更新來(lái)生成潛在的超參數(shù)組合。

3.其較小的超參數(shù)數(shù)量和對(duì)數(shù)據(jù)特定分布的魯棒性使其成為針對(duì)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化的理想選擇。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)超參數(shù)優(yōu)化

1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如Q學(xué)習(xí)和SARSA，可用于通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)優(yōu)化超參數(shù)。

2.這些算法旨在最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)，其中獎(jiǎng)勵(lì)與模型在特定數(shù)據(jù)集上的性能相關(guān)。

3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法可解決復(fù)雜的超參數(shù)空間，并可自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分布。

網(wǎng)格搜索與隨機(jī)搜索

1.網(wǎng)格搜索是一種詳盡的搜索方法，評(píng)估預(yù)定義的超參數(shù)組合網(wǎng)格。

2.隨機(jī)搜索通過(guò)采樣超參數(shù)空間并評(píng)估隨機(jī)選擇的組合來(lái)加快搜索過(guò)程。

3.雖然網(wǎng)格搜索更全面，但隨機(jī)搜索對(duì)于大規(guī)模超參數(shù)空間或高維數(shù)據(jù)集更有效率。

梯度下降超參數(shù)優(yōu)化

1.梯度下降算法，如Adam和RMSprop，可用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)。

2.這些算法利用性能函數(shù)的梯度來(lái)更新超參數(shù)值，并逐步逼近最優(yōu)值。

3.梯度下降方法對(duì)于連續(xù)超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率和正則化因子）的優(yōu)化尤為有效。

基于演化的超參數(shù)優(yōu)化

1.基于演化的算法，如遺傳算法和粒子群優(yōu)化，模仿生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)優(yōu)化超參數(shù)。

2.這些算法通過(guò)變異、交叉和選擇來(lái)生成新候選項(xiàng)，并選擇適應(yīng)性最強(qiáng)的候選項(xiàng)進(jìn)行繁殖。

3.基于演化的方法適用于復(fù)雜和多模態(tài)的超參數(shù)空間，可避免陷入局部最優(yōu)。

集成超參數(shù)優(yōu)化

1.集成超參數(shù)優(yōu)化方法將多種不同的優(yōu)化算法相結(jié)合，以提高搜索效率和準(zhǔn)確性。

2.這些方法可以包括并行搜索、多目標(biāo)優(yōu)化和元學(xué)習(xí)技術(shù)。

3.集成方法可通過(guò)在不同的搜索策略之間取長(zhǎng)補(bǔ)短，獲得更魯棒和全面的超參數(shù)優(yōu)化結(jié)果。深度學(xué)習(xí)模型在文本分析中的超參數(shù)優(yōu)化

超參數(shù)優(yōu)化是文本分析中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)模型的性能至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)模型擁有大量超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、優(yōu)化器、批次大小和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這些超參數(shù)對(duì)模型的行為和結(jié)果產(chǎn)生重大影響。因此，選擇最優(yōu)超參數(shù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)最優(yōu)模型性能至關(guān)重要。

手動(dòng)調(diào)參

早期，超參數(shù)優(yōu)化通常通過(guò)手動(dòng)調(diào)參完成。研究人員通過(guò)調(diào)整單個(gè)超參數(shù)，觀察其對(duì)模型性能的影響，并重復(fù)此過(guò)程直至找到理想的參數(shù)組合。然而，手動(dòng)調(diào)參既耗時(shí)又費(fèi)力，且難以找到全局最優(yōu)解。

自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化

為了解決手動(dòng)調(diào)參的局限性，自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化方法被開(kāi)發(fā)出來(lái)。這些方法使用算法系統(tǒng)地搜索超參數(shù)空間，以找到最優(yōu)組合。常用的自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化方法包括：

*網(wǎng)格搜索：在超參數(shù)空間中定義一個(gè)網(wǎng)格，并測(cè)試網(wǎng)格中所有可能的組合。

*隨機(jī)搜索：在超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣候選值，并選擇最優(yōu)值。

*貝葉斯優(yōu)化：使用貝葉斯推理來(lái)指導(dǎo)超參數(shù)搜索，平衡探索和開(kāi)發(fā)。

超參數(shù)優(yōu)化算法

常用的超參數(shù)優(yōu)化算法包括：

*梯度下降：使用超參數(shù)的梯度來(lái)迭代更新超參數(shù)值，以最小化損失函數(shù)。

*進(jìn)化算法：基于自然選擇原理，對(duì)超參數(shù)進(jìn)行選擇、交叉和突變操作，以進(jìn)化更優(yōu)的超參數(shù)組合。

*強(qiáng)化學(xué)習(xí)：將超參數(shù)優(yōu)化視為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，訓(xùn)練代理在超參數(shù)空間中探索和選擇最優(yōu)超參數(shù)。

超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略

除了優(yōu)化算法，超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略也對(duì)優(yōu)化過(guò)程至關(guān)重要。常用的策略包括：

*交叉驗(yàn)證：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，在驗(yàn)證集上進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，并在測(cè)試集上評(píng)估最終模型。

*早期停止：當(dāng)驗(yàn)證性能不再提高時(shí)停止訓(xùn)練，以防止過(guò)擬合。

*多任務(wù)學(xué)習(xí)：同時(shí)優(yōu)化多個(gè)任務(wù)的超參數(shù)，以利用任務(wù)之間的相關(guān)性。

超參數(shù)優(yōu)化工具

有許多工具可以幫助進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，例如：

*KerasTuner：Keras提供的高級(jí)超參數(shù)優(yōu)化庫(kù)。

*Optuna：用于超參數(shù)優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的開(kāi)源庫(kù)。

*Hyperopt：用于超參數(shù)優(yōu)化和貝葉斯優(yōu)化的高性能庫(kù)。

結(jié)論

深度學(xué)習(xí)模型在文本分析中的超參數(shù)優(yōu)化對(duì)于模型性能至關(guān)重要。自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化方法和工具的使用可以有效提高優(yōu)化效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)仔細(xì)考慮超參數(shù)優(yōu)化算法、策略和工具，研究人員和從業(yè)人員可以充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析中的潛力。第七部分不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的文本分析性能對(duì)比關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)詞嵌入技術(shù)

1.詞嵌入技術(shù)將單詞表示為向量，捕獲詞語(yǔ)的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息，提高文本表示能力。

2.BERT、ELMo等預(yù)訓(xùn)練詞嵌入模型通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)從大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)中捕捉單詞關(guān)聯(lián)性，提升文本理解和分類任務(wù)性能。

3.上下文化的詞嵌入考慮詞語(yǔ)在不同語(yǔ)境中的含義差異，更準(zhǔn)確地表征文本內(nèi)容。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

1.CNN采用卷積和池化操作，從文本中提取局部特征，識(shí)別單詞序列中的模式。

2.隨著層數(shù)的加深，CNN可以捕捉更高層次的語(yǔ)義信息，有利于復(fù)雜文本任務(wù)，如情感分析、機(jī)器翻譯。

3.CNN的架構(gòu)可以針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行定制，例如引入殘差塊或注意力機(jī)制來(lái)增強(qiáng)特征提取能力。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

1.RNN利用循環(huán)結(jié)構(gòu)處理序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉文本中單詞之間的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。

2.LSTM、GRU等變種RNN可以解決梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，適用于長(zhǎng)文本建模和自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

3.雙向RNN通過(guò)正向和反向處理文本，整合前后語(yǔ)境信息，增強(qiáng)文本理解能力，對(duì)情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)有較好效果。

注意力機(jī)制

1.注意力機(jī)制分配權(quán)重，將網(wǎng)絡(luò)關(guān)注到文本中重要的部分，提高特征提取效率。

2.自注意力機(jī)制計(jì)算單詞之間的相似性，建模文本內(nèi)部的關(guān)系，有利于文本摘要、機(jī)器翻譯等任務(wù)。

3.混合注意力機(jī)制結(jié)合不同層次的特征，增強(qiáng)特征表示的豐富性和判別性。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）

1.GNN將文本建模為圖結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)表示單詞，邊表示單詞之間的關(guān)系。

2.GNN通過(guò)消息傳遞機(jī)制在文本圖上學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)表征，捕獲文本中單詞之間的交互和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。

3.GNN在文本分類、關(guān)系抽取等需要考慮文本結(jié)構(gòu)的任務(wù)中表現(xiàn)出較好的性能。

Transformer

1.Transformer是基于自注意力機(jī)制構(gòu)建的端到端模型，能夠并行處理序列數(shù)據(jù)，效率更高。

2.Transformer中采用位置編碼，捕捉單詞的相對(duì)順序信息，增強(qiáng)模型對(duì)文本特征的提取能力。

3.Transformer在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，廣泛應(yīng)用于文本分類、機(jī)器翻譯、對(duì)話生成等任務(wù)。不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的文本分析性能對(duì)比

隨著文本數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析任務(wù)中發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用。不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具有不同的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，本文將對(duì)幾種主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在文本分析任務(wù)中的性能進(jìn)行對(duì)比分析。

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

CNN是一種廣泛用于圖像處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它通過(guò)卷積層和池化層提取圖像特征。在文本分析中，CNN可以將文本序列視為一維圖像，并使用卷積操作提取文本中的局部特征。CNN在文本分類、文本情感分析和文本相似性計(jì)算等任務(wù)中表現(xiàn)出色。

2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

RNN是一種專門(mén)處理序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過(guò)一個(gè)循環(huán)單元逐個(gè)處理序列中的元素，并將其隱藏狀態(tài)傳遞給下一單元，從而能夠捕獲序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。RNN在文本生成、機(jī)器翻譯和文本摘要等任務(wù)中被廣泛使用。

3.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

LSTM是RNN的一種變體，它引入了記憶單元來(lái)解決RNN的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。LSTM通過(guò)門(mén)控機(jī)制，能夠更好地捕獲序列中較長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系。LSTM在文本分類、文本相似性計(jì)算和文本問(wèn)答等任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。

4.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）

GRU是LSTM的簡(jiǎn)化版本，它使用一個(gè)更新門(mén)和一個(gè)重置門(mén)來(lái)控制隱藏狀態(tài)的更新。GRU的計(jì)算效率更高，但性能略低于LSTM。GRU在文本分類、文本生成和文本情感分析等任務(wù)中被廣泛應(yīng)用。

5.變壓器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Transformer）

Transformer是一種基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它直接對(duì)序列中的元素進(jìn)行并行計(jì)算，無(wú)需循環(huán)結(jié)構(gòu)。Transformer在機(jī)器翻譯、文本摘要和文本分類等任務(wù)中取得了突破性的進(jìn)展。

性能對(duì)比

文本分類：CNN和LSTM在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)最佳，特別是當(dāng)文本數(shù)據(jù)集較大且包含豐富的局部特征時(shí)。

文本相似性計(jì)算：LSTM和GRU在文本相似性計(jì)算任務(wù)中表現(xiàn)出色，它們能夠捕獲序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。

文本生成：RNN和GRU是文本生成任務(wù)的首選，它們能夠生成連貫且語(yǔ)義合理的文本。

機(jī)器翻譯：Transformer在機(jī)器翻譯任務(wù)中表現(xiàn)最為突出，它能夠處理長(zhǎng)序列，并保持翻譯文本的質(zhì)量。

優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

CNN：優(yōu)點(diǎn)是能夠提取局部特征，缺點(diǎn)是難以處理較長(zhǎng)的文本序列。

RNN：優(yōu)點(diǎn)是可以捕獲長(zhǎng)期依賴關(guān)系，缺點(diǎn)是容易出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。

LSTM：優(yōu)點(diǎn)是解決了RNN的梯度問(wèn)題，缺點(diǎn)是計(jì)算效率較低。

GRU：優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高，缺點(diǎn)是性能略低于LSTM。

Transformer：優(yōu)點(diǎn)是并行計(jì)算能力強(qiáng)，缺點(diǎn)是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

結(jié)論

不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在文本分析任務(wù)中各有優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。在選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)時(shí)，需要考慮文本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和任務(wù)要求。通過(guò)合理的選擇和優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效提高文本分析任務(wù)的性能，為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。第八部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進(jìn)對(duì)文本分析的影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演化對(duì)文本分析的影響

文本分析中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演化對(duì)文本分析產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，極大地提高了對(duì)文本數(shù)據(jù)的理解和處理能力。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

CNN最初用于圖像處理，但后來(lái)也被應(yīng)用于文本分析。CNN利用卷積操作來(lái)提取和匯總文本中的局部特征，從而可以捕捉局部詞序和共現(xiàn)模式。這一架構(gòu)成功地應(yīng)用于情感分析、機(jī)器翻譯和文本分類等任務(wù)。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

RNN旨在處理具有時(shí)序依賴關(guān)系的序列數(shù)據(jù)，例如文本序列。RNN通過(guò)循環(huán)連接將隱藏狀態(tài)信息從一個(gè)時(shí)間步傳遞到下一個(gè)時(shí)間步，從而能夠記住先前的文本輸入。RNN在文本生成、語(yǔ)言建模和問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)中表現(xiàn)出色。

長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)

LSTM是一種特殊的RNN，通過(guò)使用額外的“門(mén)”結(jié)構(gòu)來(lái)控制信息的流向和遺忘。LSTM可以有效地學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系，對(duì)于處理長(zhǎng)文本序列尤為有效。

Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了自注意力機(jī)制，它允許模型直