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下面例子的文本输入texts可以是一个list类型，也可以是一个series类型（所以可以也可以用dataframe的某一列）import tensorflow as tf texts = ["你好 我好 你好 你好 你好 我们 大家 都 好 吗 吗 吗 吗 吗", "分词器 训练 文档 训练 文档 文档 你好 我好"] tokenizer = tf...
Seq2Seq attention机制理解attention核心：传统的seq2seq model中，任意时间步使用相同的c（背景变量），而在attention中，每一个时间步的c是通过实时计算得出的。attention的两个关键点就是如何计算背景变量和如何用它来更新隐藏状态1、计算背景变量函数a根据解码器器在时间步1的隐藏状态和编码器器在各个时间步的隐藏状态计算softmax运算的输入。 ...
学习链接：https://wmathor.com/index.php/archives/1438/
Word2Vec理解Skip-gram模型和CBOW模型Skip-gram模型跳字模型假设基于某个词来生成它在文本序列周围的词，假设文本序列“the man loves his son”，给定中心词loves，窗口大小为2，生成其他四个词的概率就是：P(the, man, his, son | loves) = P(the | loves) P(man | loves) P(his | ...
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