transformer的embedding
时间: 2023-10-18 13:06:29 浏览: 49
Transformer 的 Embedding 包括两种类型:单词 Embedding 和位置 Embedding。单词 Embedding 将每个单词映射到一个向量空间中的向量,而位置 Embedding 则表示单词在句子中的位置。在 Transformer 中,单词 Embedding 和位置 Embedding 的向量维度是相同的,这样它们可以直接相加。在 Encoder 和 Decoder 中,单词 Embedding 和位置 Embedding 的计算方式是不同的。在 Encoder 中,单词 Embedding 和位置 Embedding 是分别计算的,而在 Decoder 中,它们是一起计算的。这样做的原因是因为在 Decoder 中,需要根据上一时刻的输出来预测下一时刻的输出,因此需要将上一时刻的输出和位置信息一起考虑。
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。
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