JOINTLY

【RNNsearch】neural machine translation by jointly learning to align and translate阅读与思考

everyblogeverymotto:Youcandomorethanyouthink.https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog0.前言neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate阅读与思考作为transformer的前传，同时，作为在nlp中第一篇注意力机制相关文章
胡侃有料·2023-12-30 03:00

MOT任务中JDE(Jointly learns the Detector and Embedding model)算法解读

目录一."trackingbydetection"领域进展二.SDE——思路突破口三.JDE需要处理的问题四.JDE优缺点总结一."trackingbydetection"领域进展SORT和DeepSORT，都是2015-2018年常见的MOT范式，也就是trackingbydetection。该类范式因为通俗易懂，且表现出了不俗的追踪精度，在2015年到2018年，一度成为MOT的主流范式。该范
东洋 Dongyang·2023-10-26 19:27

neural machine translation by jointly learning to align and translate

1.论文出处DzmitryBahdanau,KyungHyunCho,YoshuaBengio,“neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate”,3rdInternationalConferenceonLearningRepresentations,ICLR2015下面说下为什么看这个论文吧，其实这个是看LAS的论文，感觉
一切_随缘，技术_随我·2023-07-29 13:16

《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》阅读笔记

个人总结本文最大贡献是提出了注意力机制，相比于之前NMT（NeuralMachineTranslation）把整个句子压缩成一个固定向量表示的方法，对不同位置的目标单词计算每个输入的不同权重，这样能够更好地捕捉目标词相关的输入信息。ABSTRACT最近的NMT模型是encoder-decoder架构，编码器将源句子编码为固定长度的向量，解码器根据该向量生成翻译。本文推测原句编码到一个固定长度的向量
solejay·2023-07-29 13:14

图片速览 Deep k-Means: Jointly clustering with k-Means and learning representations

本文探讨了联合聚类与学习的问题交涉。正如之前的几项研究表明，学习既忠实于要聚类和调整的数据的表示形式到聚类算法可以导致更好的聚类性能，所有的更重要的是，这两项任务是联合执行的。我们在这里提出这样一个方法的k-基于连续重新参数化的方法聚类导致真正联合解决方案的目标函数。的行为我们的方法在各种数据集上进行了说明，显示了其在在对对象进行聚类时学习对象的表示形式。https://arxiv.org/abs
FakeOccupational·2023-07-16 00:22

端到端语音识别模型LAS（listen-attention-spell）

speller组成，listener是以fbank为输入的pyramidalRNNencoder，speller是基于attention的RNNdecoder，输出为建模的字符；模型所需的所有组件的训练是jointly
ash.deep·2023-01-18 19:13

[NLP] 实体消歧论文阅读—Entity Disambiguation by Knowledge and Text Jointly Embedding

实体消歧论文阅读—EntityDisambiguationbyKnowledgeandTextJointlyEmbedding原文link:EntityDisambiguationbyKnowledgeandTextJointlyEmbedding前言本篇论文是知识图谱任务中的实体消歧，花了几天时间阅读一遍，在这里将我对原文的理解阐述出来，大部分是根据原文翻译，直译比较难以理解的部分就用我自己的想
Abby Liu·2022-12-08 04:11

论文笔记｜Unsupervised Keyphrase Extraction by Jointly Modeling Local and Global Context

导读这是一篇发表在EMNLP2021上的论文。研究主要面向无监督学习场景，使用全局语义信息与局部语义信息相结合的方法，从文本中抽取关键词。本文的主要贡献在于提出了一种结合全局信息和局部信息的候选词排序方法。文章链接一、研究背景目前的研究中，关键词抽取任务主要可以分为两种类型：基于监督学习的关键词抽取和基于无监督学习的关键词抽取。基于监督学习的关键词抽取任务主要是通过大量的含有关键词标记的数据，对模
yanyc428·2022-11-27 11:22

Jointly Modeling Structural and TextualRepresentation for Knowledge GraphCompletion in Zero-Shot S

摘要知识图补全(KGC)的目的是预测知识图的缺失信息。大多数方法依赖于知识图(in-kg)中实体的结构信息，因此它们无法处理涉及Out-of-KG实体的零镜头场景中的KGC，这对现有的只有文本信息的知识图来说是新奇的。虽然有些方法用文本信息表示KG，但是在In-KG实体和Out-ofKG实体之间建立的相关性仍然很弱。在本文中，我们提出了一个集成结构信息和文本信息的联合模型来表征In-kg实体和ou
小蜗子·2022-11-19 21:51

Efficient Text-based Reinforcement Learning by Jointly LeveragingState and Commonsense Graph Repres

摘要基于文本的游戏(TBGs)已经成为评估基础语言理解和强化学习(RL)交叉阶段进展的有用基准。最近的工作提出了使用外部知识来提高TBG的RL制剂的效率。在本文中，我们假设为了在TBG中有效地行动，代理必须能够在检索和使用相关常识知识的同时跟踪游戏的状态。因此，我们为TBG提出了一个代理，它可以诱导游戏状态的图形表示，并将其与来自ConceptNet的常识知识图形结合起来。这种结合是通过两个符号表
小蜗子·2022-10-31 11:41

Modeling Conversation Structure and Temporal Dynamics for Jointly Predicting Rumor Stance and Veracity

记录一下，论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现。1引言之前的研究发现，公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号，这也能表明它们的真实性。因此，对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤，特别是在推特对话的背景下。1.1建模推特对话结构一些先进的谣
LeonYi·2022-07-08 20:00

NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

title：基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译作者：DzmitryBahdanau，KyungHyunCho，YoshuaBengio发表会议及时间：ICLR20151、机器翻译简介机器翻译，又叫自动翻译，是人工智能的重要任务之一，是利用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程。它的本质问题是如何实现两种不同语言语言之间的信息等价转换，如何表示信息，如何进行信息的等价转换等。机器翻译发展历
因为懂得·2022-07-05 07:31

【NLP论文笔记】Neural machine translation by jointly learning to align and translate

本文主要用于记录发表于2014年的一篇神作（引用量破5k）。该论文第一次将注意力机制引入了NLP领域，而本笔记意在方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第一菇-摘要------------------1.1论文摘要近年来，基于神经网络的机器翻译模型经常被用来
蘑菇轰炸机·2022-02-12 11:11

[论文翻译]NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

摘要神经(网络)机器翻译是最近提出来的应对机器翻译的模型。与传统的统计机器翻译不同，神经机器翻译旨在建立一个单个的神经网络，可以共同调整以最大化翻译性能(表现)。最近提出的神经机器翻译模型大多属于编码器-解码器的一种，编码器编码源语句到固定长度的向量，然后解码器基于该向量生成翻译结果。在本文，我们认为使用定长向量是提升这种基本的编码器-解码器结构性能的瓶颈，同时提出了允许模型自动(软)搜索与预测目
愤怒的可乐·2021-02-23 11:26

谣言检测常用资料

Jointlyembeddingthelocalandglobalrelationsofheterogeneousgraphforrumordetection：https://paperswithcode.com/paper/jointly-embedding-the-local-and-global
麦地与诗人·2020-11-05 10:23

[论文阅读]Neural Machine Translation By Jointly Learning to Align and Translate

文章目录前言摘要一、神经机器翻译1、机器翻译2、基于RNN的Encoder-Decoder架构二、文章贡献三、模型架构1.译码器：整体概述2.编码器：用于注释序列的双向RNN四、实验设置五、代码实现六、结果分析总结前言论文名：NeuralMachineTranslationByJointlyLearningtoAlignandTranslate论文作者：DzmitryBahdanauet.al.期
XMU_MIAO·2020-10-31 21:17

论文阅读 Jointly Optimize Data Augmentation and Network Training

平常的过，再过几分钟就25岁了，不知道怎么捕捉这个时刻，越来越喜欢孤独的感觉，常哭，常生气，希望未来的人会出现吧，真的要长大了–槛外人–Abstract随机的数据扩增对于网络训练很重要，以前的方法是数据扩增和网络训练是分开的，本文设计一种自动的扩增网络来产生hard的样本扩增，augmentation网络探索了target(hourglass)网络的弱点，target网络从hard样本中去实现更加
枯叶蝶KYD·2020-08-18 17:47

NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE翻译

摘要神经机器翻译是一种最近被提出的用于进行机器翻译的方法。不像传统的统计机器翻译，神经机器翻译的目的是构建可以联合调整以最大化翻译性能的单个神经网络。最近提出的用于神经机器翻译的模型通常属于编码器-解码器类型，该类型将源句子编码为固定长度的向量，解码器根据该向量生成翻译。在本文中，我们假设使用固定长度向量是提高此编码器-解码器体系结构性能的瓶颈，并提出通过允许模型自动搜索与预测目标词相关的源句子的
nopSled·2020-08-11 11:48

【论文阅读】Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align and Translate

NeuralMachineTranslationByJointlyLearningToAlignandTranslate二作与三作UniversitedeMontreal鼎鼎有名的蒙特利尔大学，最后一位YoshuaBengio.该文章的引用量：1478github传送门：https://github.com/lisa-groundhog/GroundHog这篇文章在神经网络采用编码-解码RNN做端
Hackerzer·2020-08-08 14:30

Jointly Embedding Knowledge Graphs and Logical Rules

在知识图谱中如何建模规则，原文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D16-1019.pdf本文讲述了如何将规则和三元组建模到一个统一的空间，三元组和规则同时建模，对文章的主体内容总结如下：方法概述：为了联合嵌入，方法的关键是通过一阶逻辑将三元组和规则统一起来。一个三元组可看作一个基本原子，给定一个逻辑规则，首先用实体集中的实体对其进行实例化，例如对于规则，可以用
YY.net·2020-07-10 21:13

基于meta-path的异质网络Embedding-HIN2vec

在训练数据准备中，将网络数据表示成的形式，它堆不同的关系类型r加以区分；在表示学习中，主要实现方式是最大化多个联合（jointly）二分类的概率（预测将relation的类别：即两个节点之间是否存在某种指定的
hy_jz·2020-07-02 03:17

[NAACL2016]Neural Architectures for Named Entity Recognition

Stack-LSTM两个方法的共同点：reasoningjointly模型没有用language-specificresources，而仅仅使用了少量监督语料的特征以及未标注语料，另外本文还使用了：A.jointly
小妖精Fsky·2020-06-27 08:11

Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph

JointlyLearningExplainableRulesforRecommendationwithKnowledgeGraphABSTRACT构建推荐系统的两个关键层面可解释性有效性与先前提出做推荐的方法比较基于神经网络嵌入方法缺点：大多数无法给出可解释的推荐结果基于图形的方法eg.基于元路径的模型。需要人工干预和领域知识定义模式和规则，而且忽略了项目关联类型提出一种新的联合学习框架目的将知
qq_41621342·2020-06-25 20:06

Circular on Preventing Risks related to Bitcoin jointly issued by PBoC, MIIT, CBRC, CSRC & CIRC / 中国人民银行

PurposeoftheCircularTosaveguardtheinterestsandpropertyrightsofthepublicToprotectthestatusoflegaltenderofRMBToprecautionagainsttherisksofmoneylaundering,andTomaintainfinancialstabilitySummaryCharacteri
某右衛門·2020-04-04 08:42

注意力机制论文笔记：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

论文原文镇四方，大神护我科研顺利，顶会约稿~~这是注意力机制落地到自然语言处理的一篇论文，好像是第一篇，没有考究。论文中心思想：在传统的机器翻译模型（encoder-decoder）中的decoder中加入注意力机制，使得在解码时不再使用同一段中间向量，而是有针对地对译文中每一个词使用与原文相对的内容来生成的中间向量。以下先解读论文内容（注重点为注意力机制），再从中抽象出注意力机制的中心思想，不再
沃·夏澈德·2020-01-08 15:41

【论文】【ACL2018】Neural Document Summarization by Jointly Learning to Score and Select Sentences

论文题目：NeuralDocumentSummarizationbyJointlyLearningtoScoreandSelectSentences.论文作者：QingyuZhou,NanYang,FuruWei,ShaohanHuang,MingZhou,TiejunZhao.下载链接：https://aclweb.org/anthology/P18-1061代码开源：https://githu
codebrid·2019-10-07 13:02

论文阅读笔记|Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

1.AbstractRecentlytheneuralmachinetranslationisproposed;Inthispaper,weconjecturethattheuseofafixed-lengthvectorisabottleneckinimprovingtheperformanceofthisbasicencoder–decoderarchitecture,andproposeto
BillDingDJ·2019-10-04 16:00

论文阅读《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》

Abstract这篇论文第一次运用注意力机制（Attention）解决机器翻译中的问题。和传统的统计机器翻译（SMT）不同，神经机器翻译（NMT）旨在构建一个神经网络来提高翻译性能。最近（2016）提出的NMT模型都是基于编码器和解码器：将源语言编码成一个定长向量（fixed-lengthvector），然后用解码器生成目标语言。这篇论文假设将源语言编码成定长向量是提高翻译性能的瓶颈，提出了自动对
Answerlzd·2019-09-13 16:14

论文笔记《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》

中文题名：基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译目录摘要背景：神经机器翻译任务定义编码器-解码器框架（基线）编码器（基线）解码器（基线）模型效果存在的问题学习对齐和翻译RNNencvsRNNsearchRNNsearch的编码器RNNsearch的解码器注意力思想注意力机制RNNsearch模型的解码器的计算步骤RNNsearch模型实例实验设置和结果实验设置评估标准——Bleu模型效果实验结果分析
韩明宇·2019-06-20 00:26

论文阅读笔记|NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

Abstract从Bert到Transformer到Attention，想要了解这一套体系的内部机制，便从将Attention机制运用到NLP问题中的第一篇论文开始阅读。NeuralMachineTranslation（NMT）旨在建一个单个神经网络，这个网络可以共同调整以最大化模型的表现。在传统的Encoder-Decoder模型中，源文本被Encoder转化为一个固定长度的向量，而Decode
BillDingDJ·2019-05-18 15:00

论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align Translate》

背景这篇论文是第一个在NLP中使用attention机制的工作。翻译任务是典型的seq2seq问题。那么，什么是seq2seq问题？简单的说就是，根据输入序列X，生成一个输出序列Y，序列的长度不固定。当输入序列X和输出序列Y是不同的语言时，就是机器翻译；当输入序列X是问题，输出序列Y是答案时，就是问答系统或者对话系统。根据输入和输出序列的特征，seq2seq主要应用在机器翻译、会话建模、文本摘要等
smile_zmj·2019-04-25 00:34

零基础学nlp【2】 注意力机制(Neural machine translation by jointly learning to align and translate)

零基础学nlp【2】注意力机制论文：.BahdanauD,ChoK,BengioY.Neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate[J].arXivpreprintarXiv:1409.0473,2014主要内容在使用encoder-decoder用于机器翻译的任务中，作者在在encoder和decoder上做了某些结构的修
rory0114·2019-03-08 16:51

Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 的模型主要部分实现 TensorFlow

参考github:https://github.com/graykode/nlp-tutorial?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg中的seq2seqattention部分就是读懂了他的代码又自己写了一遍原理整个的神经网络翻译的结构是seq2seq，原句从encode部分进入，每一步都会输出一个状态hj,结合每一步的hj可以得到一个综合输入信息的山下文向量contextvect
BeforeEasy·2019-02-17 20:46

【论文笔记】Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate--这篇论文算是在自然语言处理(NLP)中或是encoder-decoder中第一个使用attention机制的工作，将attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT)。Abstract神经机器翻译是最近提出的一种机器翻译的方法。不像传统的统计机器翻译，神经机器翻译的目标是
我从崖边跌落·2018-11-05 22:58

CMU-ETC words

jointly共同的联合的expertise专业的interdisciplinary跨学科的curriculum课程iterate重复迭代tenure任期所在时期dedicate奉献chronological
LunarShade·2018-08-29 04:34

[Text Summarization][ACL 2018] Neural Summarization, Jointly Scoring and Selection

Title(2018)NeuralDocumentSummarizationbyJointlyLearningtoScoreandSelectSentencesAbstractAnovelend-to-endneuralnetworkframeworkforextractivedocumentsummarizatoinbyjointlylearningtoscoreandselectsentenc
readME_boy·2018-08-24 20:58

Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 学习笔记

NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate学习笔记本文就NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate一文进行学习总结，有何不妥的地方，烦请各位指正。NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAligna
Doron15·2018-08-20 15:16

论文阅读：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》

https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80521026论文地址：http://pdfs.semanticscholar.org/071b/16f25117fb6133480c6259227d54fc2a5ea0.pdf摘要神经机器翻译是最近提出的机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经机器翻译的目标是建立一个单一的神经网络，可以共同调
卓寿杰_SoulJoy·2018-05-31 16:16

【论文笔记】neural machine translation by jointly learning to align and translate

论文链接这篇文章是将attention机制应用于机器翻译上，普通的seq2seq模型要将输入文本的信息编码至固定长度的隐向量中，当面对长文本时会损失许多信息，那么就要利用attention对输入文本的不同片段根据其重要程度分配不同的权重，使得信息被更有效地编码。编码过程即将输入序列输入RNN，得到各时间步的RNN隐向量。解码过程根据contextvectorci、上一时间步的输出yi-1和当前的R
theoreoeater·2018-05-30 14:24

论文笔记(attention 1)----NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

1.weaknessofsimpleRNNencArchitecture传统的neuralmachinetranslation大都是基于encoder-decoder模型，即通过一个encoder将源句子编码成一个固定长度的向量表示，再使用decoder将这个向量作为输入，然后获得输出。这样的话，Encoder需要将整个句子编码到一个固定长度的向量，如果句子长度不大，还OK，当句子长度一大，将其压
白痴一只·2018-05-25 16:52

【论文阅读】Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

摘要：Neuralmachinetranslation是用encoder将源输入编码成固定长度的向量，然后再用decoder解码成目标语言。但是使用固定长度是受限制的，本文就是要提出一种新的机制，让decode的时候可以比较动态的search源输入。其实也就是attention机制introduction:常用的encoder-decoder模式在编码成固定长度的向量时，可能会失去一些有用的信息，
BeforeEasy·2018-05-19 20:53

attention model--Neural machine translation by jointly learning to align and translate论文解读

attention模型基本框图上面的两幅图已经把attentionmodel表示出来了，下面我再以文字加以描述。为什么需要attention传统的encoder-decoder模型大致如下图所示：可以看出传统模型把句子的所有语义信息浓缩为一个中间语义C，每一个输出的y都是利用了同一个C，所以输出的每个y都利用了相同的语义信息C，输入的每个单词对于不同的输出y都有相同的权重，并没有引入注意力权重。而
bobobe·2018-05-11 17:14

阅读英文新闻get的词汇 19.12

tyingtheknot绑结massive大量的mass群众的masswedding集体婚礼jointly共同的togethercottonthreads棉线firstever史无前例的towoomoretourist
小公举的碎碎念·2017-12-19 21:24

阅读英文新闻get的词汇 19.12

tyingtheknot绑结massive大量的mass群众的masswedding集体婚礼jointly共同的togethercottonthreads棉线firstever史无前例的towoomoretourist
小公举的碎碎念·2017-12-19 21:24

[ICLR2015]Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

因为《IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearning》和《PointingtheUnknownWords》两篇文章都引用了本文，所以就看一下，就是用attention做对齐然后对其翻译，这个过程网络上在介绍attentionmodel都是用机器翻译为例进行讲解，也就是说都是以这篇文章来讲解attentionmodel,针对本文
小妖精Fsky·2017-08-11 20:36

NOTES of NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

NOTESofNEURALMACHINETRANSLATIONBYJOINTLYLEARNINGTOALIGNANDTRANSLATEbyDzmitryBahdanauetal.(2016)TraditionalAnencoderneuralnetworkreadsandencodesasourcesentenceintoafixed-lengthvector.Adecoderthenoutput
Ericonaldo·2017-07-28 21:46

论文《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》总结

NEURALMACHINETRANSLATIONBYJOINTLYLEARNINGTOALIGNANDTRANSLATE论文来源：Bahdanau,D.,Cho,K.,&Bengio,Y.(2014).Neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate.arXivpreprintarXiv:1409.0473.原文链接：摘要神经
大大kc·2017-06-28 20:48

【论文阅读】Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align and Translate

NeuralMachineTranslationByJointlyLearningToAlignandTranslate二作与三作UniversitedeMontreal鼎鼎有名的蒙特利尔大学，最后一位YoshuaBengio.该文章的引用量：1478github传送门：https://github.com/lisa-groundhog/GroundHog这篇文章在神经网络采用编码-解码RNN做端
Hackerzer·2017-06-13 22:19

NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

《NeuralMachineTranslationByJointlyLearningToAlignAndTranslate》通过标齐和翻译的联合学习实现神经机器翻译1.背景传统的编码器-解码器结构的神经机器翻译中，将句子的所有信息压缩到一个固定长度的向量中，当这个句子很长时，就会导致信息的丢失，也就是一个固定长度的向量不能很好表示句子的信息。这篇论文中通过注意力机制和双向编码对传统神经机器翻译进行
可乐司机·2017-02-26 22:24

Baosteel, Handan Steel to jointly build plant

firm, Baosteel Group Corp, and smaller rival Handan Iron & Steel Group will sign a deal today to jointly
·2015-11-08 12:24
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