Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search(集束搜索). 生成式任务相比普通的分类.tagging等NLP任务会复杂不少.在生成的时候,模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的,而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果.也就是说,每一个时间步,模型给出的都是基于历史生成结果的条件概率.为了生成完整的句子,需要一个称为解码的额外动作来融合模型多个时间步的输出,而且使得最终得到的序列的每一步条件概率连乘起来最大. 在文本生成任务中,每一个时间步可能

Beam Search的问题 先解释一下什么要对Beam Search进行改进.因为Beam Search虽然比贪心强了不少,但还是会生成出空洞.重复.前后矛盾的文本.如果你有文本生成经验,一定对这些现象并不陌生.在语言模型还不像如今的BERT.GPT这么厉害的时候,这种现象更加明显. 没有经验也没关系,我们来看一个论文里面的例子.输入模型的引文(context) "The study, published in the Proceedings of the They were cattle c

目录 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 贪心搜索 Beam Search Beam Search代码解析 准备初始输入 序列扩展 准备输出 总结 Beam Search快速理解及代码解析(下) Beam Search的问题 解决对策 随机采样 top-k采样 核采样(Nucleus sampling) 惩罚重复 代码解析 参考资料 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Se

自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

找遍百度也没有找到关于Beam Search的详细解释,只有一些比较泛泛的讲解,于是有了这篇博文. 首先给出wiki地址:http://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search 1.简介 Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点.这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃,因此B

Wiki定义:In computer science, beam search is a heuristic search algorithm that explores a graph by expanding the most promising node in a limited set. Beam search is an optimization of best-first search that reduces its memory requirements. Best-first

博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:在IDE中用Bing Code Search直接查找代码片段并且插入.

构建seq2seq模型,并训练完成后,我们只要将源句子输入进训练好的模型,执行一次前向传播就能得到目标句子,但是值得注意的是: seq2seq模型的decoder部分实际上相当于一个语言模型,相比于RNN语言模型,decoder的初始输入并非0向量,而是encoder对源句子提取的信息.因此整个seq2seq模型相当于一个条件语言模型,本质上学习的是一个条件概率,即给定输入\(x\),学习概率分布\(P(y|x)\).得到这个概率后,对应概率最大的目标句子\(y\)就是模型认为的最好的输出.我们

贪心搜索(greedy search) 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度. 集束搜索(beam search) 集束搜索可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量.集束搜索是在测试阶段为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段无需使用. 假设字典为[a,b,c],beam size选择2,则如下图有: 1:在生成第1个词的时候,选择概

关于beam search 之前组会中没讲清楚的 beam search,这里给一个案例来说明这种搜索算法. 在 Image Caption的测试阶段,为了得到输出的语句,一般会选用两种搜索方式,一种是贪心采样的方法(sample),即:每个时刻都选择输出概率最大的那个单词,作为当前时刻的输出. 另一种常用的搜索方法就是:beam search.此处,借用知乎的一个案例: 假设词表大小为3,内容为a,b,c.beam search size是2,那么在decoder解码的时候: 1: 生成第1个

Q: 什么是Beam Search? 它在NLP中的什么场景里会⽤到? 传统的广度优先策略能够找到最优的路径,但是在搜索空间非常大的情况下,内存占用是指数级增长,很容易造成内存溢出,因此提出了beam search的算法. beam search尝试在广度优先基础上进行进行搜索空间的优化(类似于剪枝)达到减少内存消耗的目的. 在sequence2sequence模型中,beam search的方法只用在测试的情况,因为在训练过程中,每一个decoder的输出是有正确答案的,也就不需要beam s

Empirical Analysis of Beam Search Performance Degradation in Neural Sequence Models  2019-06-13 10:28:44 Paper: [abs] [Download PDF][Supplementary PDF] Eldan Cohen, Christopher Beck ; PMLR 97:1290-1299 1. Background and Motivation: Beam search 是一种常用在

贪心搜索(greedy search): 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度. 集束搜索(beam search): 集束搜索可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量.集束搜索是在测试阶段为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段无需使用. 假设字典为[a,b,c],beam size选择2,则如下图有: 1:在生成第1个词的时候,选

decoder.py """ 实现解码器 """ import heapq import torch.nn as nn import config import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import random from chatbot.attention import Attention class Decoder(nn.Module): def __i

今天早上,Sample Browser发布其全新的Windows Phone版本.至此,自2012年相继推出Desktop版.Visual Studio版,以及2013年推出Windows Store版后,Sample Browser四部曲计划中的所有版本已经全部发布完毕.此次发布的Windows Phone版响应MVP们在去年微软全球MVP峰会上提出的建议和反馈,为开发者们提供了专为移动平台设计的Sample Browser,让开发人员真正能够“一手掌握”MSDN最新.最热门的示例代码.如果你

前言 最近没怎么写东西了,主要是在了解Beam这个东东.这方面的教程真的非常有限,找了不少资料目前还没看到一篇能够让一个新手看一遍就知道实现一个Beam功能都需要那些步骤的.而且,都是用的官方的例子,稍加注释.偶尔找到一些高手写的文章,奈何水平有限看的云里雾里的.没办法,只好去复习官方文档. 都说现在Android方面的书没有什么很好的.我的体会是,书讲的都很全面,力求把每个方面都介绍一遍.这样带来的缺点是知识太浅,不够灵活.不过,想想书名也便释然了——“××Android 入门基础×× ”再加

 转载:http://blog.csdn.NET/mycwq/article/details/45653897 erlang是开源的,很多人都研究过源代码.但是,从erlang代码到c代码,这是个不小的跨度,而且代码也比较复杂.所以这里,我利用一些时间,整理下erlang代码的执行过程,从erlang代码编译过程,到代码执行过程做讲解,然后重点讲下虚拟机执行代码的原理.将本篇文章,献给所有喜欢erlang的人.   erlang代码编译过程 erlang对开发者是友好的,从erlang程序文件编

一个项目从搭建开始,开发的初期往往思路比较清晰,代码也比较清晰.随着时间的推移,业务越来越复杂.代码也就面临着耦合,冗余,甚至杂乱,到最后谁都不敢碰. 作为一个互联网电子商务网站的业务支撑系统,业务复杂不言而喻.从09年开始一直沿用到现在,中间代码经过了多少人的手,留下了多少的坑,已经记不清楚了,谁也说不清了. 代码的维护成本越来越高.代码已经急需做调整和改善.最近项目组专门设立了一个小组,利用业余时间做代码分析的工作,目标对核心代码进行分析并进行设计重构. 代码分析如果用人工来做,需要两点:1

不多说,直接上干货! https://beam.apache.org/get-started/wordcount-example/ 来自官网的: The WordCount examples demonstrate how to set up a processing pipeline that can read text, tokenize the text lines into individual words, and perform a frequency count on each o

题意:实现添加单词和查找单词的作用,即实现字典功能. 思路:'.' 可以代表一个任何小写字母,可能是".abc"或者"a.bc"或者"abc.",能应对这三种就没有问题了.在每个单词的尾字母上标上tag=1,代表从树根到此节点有一个单词.暂时想不到更快的办法. class WordDictionary { public: WordDictionary(){ tree=create(); } void addWord(string word) {