文件名称:
抽象文本摘要Seq2Seq使用GRU-源码
开发工具:
文件大小: 30kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：使用GRU的抽象文本摘要（Seq2Seq）
抽象文本摘要
首先，我们可以将问题形成为单词级别的序列到序列问题（序列预测问题），其中输入序列是长英语语句，而输出是长度较短，含义相同，不同字摘要。
通常，序列到序列学习中的输入序列和输出序列具有不同的长度（例如文本摘要和机器翻译），并且需要整个输入序列才能开始预测目标。
在Keras中，过程如下：
A RNN layer (Here, we will use GRU) acts as "Encoder": it processes the input sequence and returns its own internal state.
Another RNN layer (GRU) acts as "Decoder": it is trained to predict the next words of the target seq
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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