a structured self-attentive sentence embedding
时间: 2023-04-25 08:02:21 浏览: 88
结构化自注意力句子嵌入是一种用于将自然语言句子转换为向量表示的技术。它使用自注意力机制来捕捉句子中的重要信息,并将其编码为一个固定长度的向量。这种技术在自然语言处理中被广泛应用,例如文本分类、情感分析和机器翻译等领域。
相关问题
轻量化self-attention的方法
目前常用的轻量化self-attention的方法有以下几种:
1. Local Self-Attention:该方法只考虑当前位置的上下文信息,而不是全局的上下文信息。因此,可以大大降低计算复杂度。
2. Sparse Self-Attention:该方法将全局self-attention矩阵转化为稀疏矩阵,只计算与当前位置相关的一小部分上下文信息,从而降低计算复杂度。
3. Low-Rank Self-Attention:该方法将全局self-attention矩阵分解为多个低秩矩阵的乘积,从而降低计算复杂度。
4. Structured Self-Attention:该方法通过将全局self-attention矩阵分解为多个子矩阵,并给子矩阵分配不同的权重,从而降低计算复杂度。
5. Kernel Self-Attention:该方法通过引入卷积核,将全局self-attention转化为卷积运算,从而降低计算复杂度。
spark(55) -- structuredstreaming -- continuous processing
spark(55) 是指 Apache Spark 的版本号为 2.4.5,其中包含了 Structured Streaming 和 Continuous Processing 两个功能模块。
Structured Streaming 是 Spark 提供的一种基于结构化数据的流处理框架,它能够将流数据转换为 DataFrame 或 Dataset,并支持 SQL 查询和流式机器学习等操作。
Continuous Processing 则是 Spark 2.3 引入的一种新的流处理模式,它能够实现低延迟的流处理,支持精确一次性处理和端到端的 Exactly-Once 语义。