Xem mẫu
- 1
- Bài 11:
Một số ứng dụng học sâu
trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
(Phần 2)
2
- Nội dung
1. Bài toán sinh văn bản: Character-RNN
2. Giới thiệu về bài toán dịch máy
3. Mô hình NMT
4. Cơ chế chú ý (attention)
3
- Bài toán sinh văn bản:
Character-RNN
4
- Character-RNN
• Từ vựng:
[h, e, l, o]
• Ví dụ huấn
luyện mô
hình với xâu
“hello”
5
- Character-RNN
• Từ vựng:
[h, e, l, o]
• Khi suy diễn:
Mỗi lần sinh một ký
tự và ký tự này được
dùng làm đầu vào
cho bước tiếp theo
6
- Character-RNN
7
- Character-RNN
8
- Character-RNN
9
- Character-RNN
• The Stacks Project: Sách nguồn mở về hình học đại số
10
- Character-RNN
11
- Character-RNN
12
- Character-RNN
13
- Character-RNN
14
- Character-RNN
15
- Character-RNN
16
- Giới thiệu về bài toán dịch máy
17
- Dịch máy
• Google translate
18
- Dịch máy – Machine Translation
• Dịch máy (MT) là thao tác dịch một câu x từ một ngôn
ngữ (gọi là ngôn ngữ nguồn) sang một câu y trong
ngôn ngữ khác (gọi là ngôn ngữ đích)
19
- Dịch máy – Machine Translation
• Bắt đầu từ những năm
1950
• Dịch từ Nga sang Anh
(nhu cầu xuất phát từ
chiến tranh lạnh)
• Hệ thống dịch chủ yếu
theo quy tắc (rule-
based), dùng từ điển
để ánh xạ các từ tiếng
Nga sang tiếng Anh
20
nguon tai.lieu . vn
