transformer的embedding怎么翻译

Transformer的embedding可以翻译为"变换器的嵌入"。Transformer模型中，嵌入是将输入序列中的每个单词或符号映射到一个连续向量空间中的过。这个过程可以将离散的符号表示转换为连续的向量表示，从而更好地捕捉单词之间的语义关系。

Transformer模型中的嵌入层由两部分组成：位置嵌入和词嵌入。位置嵌入是为了捕捉输入序列中单词的位置信息，而词嵌入则是为了捕捉单词的语义信息。

具体来说，位置嵌入使用了一种特殊的编码方式，将输入序列中每个位置的索引映射为一个固定长度的向量。这样，模型就能够通过位置嵌入来学习到输入序列中单词的相对位置关系。

词嵌入则是将每个单词或符号映射为一个连续的向量表示。这种映射通常是通过一个可训练的矩阵来实现的，该矩阵会根据输入数据进行学习和更新。通过词嵌入，模型可以将每个单词表示为一个密集向量，从而更好地表达单词之间的语义关系。

总之，Transformer的embedding是将输入序列中的单词或符号映射为连续向量表示的过程，其中包括位置嵌入和词嵌入两个部分。

相关问题

transformer embedding

Transformer嵌入是一种用于自然语言处理的嵌入方法，它是由Google公司提出的。它使用了一种叫做自注意力机制的技术，可以在不考虑序列顺序的情况下对序列进行编码。Transformer嵌入在机器翻译、文本分类、问答系统等领域得到了广泛应用。

transformer embedding dialogue

Transformer Embedding Dialogue（TED）是一种用于处理多轮对话的策略。它基于Transformer模型，通过对对话历史信息进行编码和嵌入，来选择相关的信息用于生成后续行为或响应的预测。

TED的目标是在多轮对话环境中提高对话系统的抗干扰能力。为了实现这一目标，需要建立一个对话数据集，其中系统的行为是依赖于对话历史信息的。这意味着排除了只包含问答信息的数据集，如WikiQA。

TED的实现过程包括以下步骤：
1. 对对话历史进行编码：使用Transformer模型将对话历史信息编码为向量表示。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够捕捉输入序列中的上下文关系。
2. 嵌入对话历史：将编码后的对话历史信息嵌入到一个固定维度的向量空间中。这样可以将对话历史信息转化为一个连续的向量表示，以便后续的预测任务。
3. 选择相关信息：使用嵌入的对话历史信息来选择与当前对话状态相关的信息。这可以通过计算嵌入向量与候选信息之间的相似度来实现。
4. 生成后续行为或响应的预测：根据选择的相关信息，使用模型来生成对话系统的后续行为或响应的预测。

通过使用Transformer模型和嵌入对话历史信息的方法，TED能够提高对话系统在多轮对话中的抗干扰能力，使其能够更好地理解和回应用户的意图和需求。