LSTM为什么句子长度固定

2024-11-03

RNN学习笔记（一）：长短时记忆网络（LSTM）

一.前言在图像处理领域,卷积神经网络(Convolution Nerual Network,CNN)凭借其强大的性能取得了广泛的应用.作为一种前馈网络,CNN中各输入之间是相互独立的,每层神经元的信号只能向下一层传播,同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的.因此,CNN擅长于提取图像中包含的空间特征,但却不能够有效处理时间序列数据(语音.文本等). 时序数据往往包含以下特性: 输入的序列数据长度是不固定(如机器翻译,句子长度不固定) 不同时刻的数据存在相互影响(如前一时刻的事实会影响后续时刻的

从底层开发谈WebGIS中实现地理长度固定的可视窗口的思路和方法

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.具体问题在公司某边界城市的项目中,对方提出因为自己的地图安全度要求比较高,需要实现以下两个需求: a.地图的可视范围永远控制在6平方公里以内. b.系统退出时自动删掉所有缓存到本地的瓦片. 第二个问题比较简单,不做讨论,这里主要谈谈第一个问题解决的思路. 2.问题分析 a.不能通过单纯的固定地图大小.因为是地理长度固定,而不是屏幕可视长度固定,换句话说是指,在不

[Web 前端] td长度固定，内容过长，超过部分用省略号代替

cp from : https://blog.csdn.net/bsh_csn/article/details/51829103 html的table表格中td长度固定,当内容过长时,超过部分用省略号代替. 具体代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> &

LSTM 句子相似度分析

使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确.如下面两个句子: "北京的首都是中国"与"中国的首都是北京"的相似度为1. "学习容易"和"学习困难"的相似度很容易也非常高. 为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量. 数据准备训练和测试数据包

String在JAVA里是固定长度的吗？为什么可用“+”连接

所谓长度固定不是你理解的意思而是说String类中存储的char[]是final的,不能修改,你对String的操作实际上是产生了一个新的String,对于某一个String来说,长度就是固定的了 String s = "asdf";当您定义这个变量时,根据Java的对象池机制,JVM-java虚拟机会在内存的堆栈中的某一个地址分配一个字符串常量 asdf , 而且您可以查阅J2SE的API,你会发现String类型的变量是不可以像StringBuffer一样继续追加字符的(即追加字符

js生成随机固定长度字符串的简便方法

概述碰到一个需求:用js生成固定长度的字符串.在网上查了很多资料,网上的方法都比较麻烦.我自己灵光一现,实现了一个比较简单的方法.记录下来,供以后开发时参考,相信对其他人也有用. js生成随机字符串 js生成随机字符串有一个奇妙的写法: //输出随机字符串 const randStr = () => Math.random().toString(36).substr(2); 浏览器开发者工具输入5次,输出如下: "4cc9gd4sbwd" "ox9r8g6g7h&qu

LSTM/RNN的应用Case

作者:许铁-巡洋舰科技链接:https://www.zhihu.com/question/37082800/answer/126430702来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 作者:许铁-巡洋舰科技链接:循环神经网络RNN打开手册 - 混沌巡洋舰 - 知乎专栏来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近朋友前小伙伴都已经传播疯了的谷歌翻译,实现了令人惊艳的性能.这里的技术核心, 就是RNN- 我们常说的传说中的循环神经网络. RNN可以称

keras实例学习-双向LSTM进行imdb情感分类

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的

Tensorflow应用之LSTM

学习RNN时原理理解起来不难,但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向.现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程. 一.深度学习在自然语言处理中的应用自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,主要应用领域: 对话系统 - 聊天机器人(小冰) 情感分析 - 对一段文本进行情感识别(我们一会要做的) 图文映射 - CNN和RNN的融合机器翻译 - 将一种语言翻译成另一种语言,现在谷歌做的太牛了语音识别 - 读懂人类的语音,如现在的正火

转：TensorFlow入门（六）双端 LSTM 实现序列标注（分词）

http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用

【中文分词系列】 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注

http://spaces.ac.cn/archives/3924/ 关于字标注法上一篇文章谈到了分词的字标注法.要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了.在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题:第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词

关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建

一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法.这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune.大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等.下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度一致.构造训练集后,下载中文的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置,最后并利用albert抽取句

Theano：LSTM源码解析

最难读的Theano代码这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源该数据集是来自Stanfo

卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ

【pytorch】关于Embedding和GRU、LSTM的使用详解

1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用. torch.nn包下的Embedding,作为训练的一层,随模型训练得到适合的词向量. 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子实际上,上面通过随机初始化建立了词向量层后,建立了一个"二维表",存储了词典中每个词的词向量.每个mini-b

论文笔记【一】Chinese NER Using Lattice LSTM

论文:Chinese NER Using Lattice LSTM 论文链接:https://arxiv.org/abs/1805.02023 论文作者:Yue Zhang∗and Jie Yang∗ 项目链接:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 论文翻译:转自机器之心 https://www.jiqizhixin.com/articles/ACL2018-Chinese-NER-Using-Lattice-LSTM 一.摘要该篇论文是基于字符的

tensorflow 笔记8：RNN、Lstm源码，训练代码输入输出，维度分析

tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨: 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程: Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流程: 注:上面计算[H,X] * W后和B维度不同, 如何相加,解释如下: tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bia

用keras实现lstm 利用Keras下的LSTM进行情感分析

1 I either LOVE Brokeback Mountain or think it’s great that homosexuality is becoming more acceptable!:1 Anyway, thats why I love ” Brokeback Mountain.1 Brokeback mountain was beautiful…0 da vinci code was a terrible movie.0 Then again

基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的

《Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences》句子匹配

模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题,但是基础问题仍然是句子建模.首先,文中提出了一种基于CNN的句子建模网络,如下图: 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子,其后面不足的部分填充的全是0值(Zero Padding).可以看出,模型解决不同长度句子输入的方法是规定一个最大的可输入句子长度,然后长度不够的部分进行0值的填充:图中的卷积计算和传统的CNN卷积计算无异,而池化则是使用Max-Pooling. 卷积结构的分

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