内容提供者
一种基于词级权重的Transformer模型改进方法.pptx
2024-10-09
20金币
729KB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
一种基于词级权重的Transformer模型改进方法.pptx
添加副标题目录PART01PART02背景介绍改进原因和目标PART03Transformer结构词级权重计算方法现有改进方法及其优缺点PART04改进思路具体改进方案改进效果分析PART05实验设置与数据集实验过程与结果结果分析与其他方法的比较PART06结论创新点总结展望感谢您的观看
2024-10-09
20
729KB
一种基于词级权重的Transformer模型改进方法.docx
一种基于词级权重的Transformer模型改进方法Title:ImprovingTransformer-basedModelsusingWord-levelWeightingTechniquesAbstract:Transformermodelshaveemergedasapowerfultoolinvariousnaturallanguageprocessing(NLP)tasks.However,theysufferfrominherentlimitationssuchasbiastowardsfr
2024-10-31
5
11KB
基于改进Transformer模型的语音识别方法及装置.pdf
本发明涉及基于改进Transformer模型的语音识别方法，通过改进的Transformer模型进行语音识别，改进的方式为特征融合的方式为利用拼接函数和卷积神经网络融合解码器的高低层特征，并提取局部特征信息，将卷积神经网络提取的局部细节特征与Transformer的全局特征相融合，使得模型提取的特征更具有健壮性。同时为解码器的每一层构建一条短距离的反向传播路径，缓解模型底层的梯度消失问题；以及位置编码增强，将Transformer模型的语音特征嵌入向量和位置编码进行拆解，可以解决因为两者间的弱关联而引起噪
2023-06-07
10
829KB
基于改进Transformer模型的文本摘要生成方法.docx
基于改进Transformer模型的文本摘要生成方法标题：基于改进Transformer模型的文本摘要生成方法摘要：随着互联网信息的爆炸式增长，人们面临着大量的文本信息，如何快速而准确地获取所需信息成为一项重要的任务。文本摘要生成作为一种自动化的方式，可以有效地从大量文本中提取并概括关键信息。传统的文本摘要方法存在着信息丢失、语义模糊等问题，而基于深度学习的方法凭借其强大的特征提取能力和模式学习能力，成为了当前文本摘要研究的主流方法。Transformer模型作为一种强大的序列建模模型，已经在自然语言处理
2024-11-01
5
11KB
基于Transformer的改进短文本匹配模型.docx
基于Transformer的改进短文本匹配模型基于Transformer的改进短文本匹配模型摘要：短文本匹配是自然语言处理领域的一个重要任务，其目标是确定两个给定的短文本片段之间的语义相似性。近年来，基于Transformer的神经网络模型在短文本匹配任务上取得了显著的性能提升。本论文在综述Transformer模型在短文本匹配任务上的应用基础上，针对Transformer模型在长文本匹配和低资源条件下的不足，提出了一种改进的短文本匹配模型。1.引言短文本匹配是自然语言处理领域的一个重要任务，广泛应用于问
2024-10-23
5
11KB