seq2seq 文本生成的本质是不是 也是找相似，对于输入seq，从训练集里寻找最相似的输入seq？
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- 2023-12-28 14:26本次作业本质上是文本生成的任务，序列到序列[1]模型是文本生成领域比较常用的一个算法，也是课程提供的参考文献[2]中使用的方法，采取了编码器-解码器的架构，用编码器编码输入，解码器则用来产生输出，两个模块...
- 2024-02-06 11:43中文歌词生成, Pytorch, Seq2Seq, Luong注意力, 按不同歌手风格生成歌词 基于Pytorch、Seq2Seq、Luong注意力机制的 中文歌词生成研究, 按不同歌手风格生成歌词 训练数据集来自我收集整理的中文歌词数据库: ...
- 2025-12-12 06:05Seq2Seq模型是深度学习领域中一种广泛应用于序列转换任务的架构，其核心思想是将序列信息编码到一个中间向量表示中，再通过解码器从这个表示中重建出原始序列或生成新的序列。在文本自动摘要的应用中，Seq2Seq模型...
- 2023-07-11 11:001.基于学术论文、维基百科等数据集，通过TextRank和Seq2Seq算法对模型进行优化和改进，构建一体化的文章摘要、标题和关键词辅助生成系统，设计、对接可视化界面，将程序封装为可执行文件并在PC端直接运行。...
- 2025-08-22 21:19与此同时，由于Seq2Seq模型在处理序列数据方面的通用性，掌握它将为从事数据科学、人工智能以及相关领域工作的专业人士提供极大的帮助。通过本仓库的学习，用户将能够将Seq2Seq模型应用到机器翻译、语音识别、文本...
- 2023-04-13 10:28pytorch实现基于R8数据集的Seq2point，文本分类，两层LSTM+两层FC。 其中R8数据集总共有8类： 船，运输 金钱外汇 粮食 收购 贸易 赚钱 原油 利益，利息，利润 是一种常用的新闻类数据集
- 2023-08-24 09:47拼音输入的本质上就是一个序列到序列的模型：输入拼音序列，输出汉字序列。所以天然适合用在诸如机器翻译的seq2seq模型上。 模型初始输入是一个随机采样的拼音字母的character embedding，经过一个CBHG的模型，输出...
- 2025-11-27 06:28文本生成技术是自然语言处理领域中的一个重要分支，近年来随着深度学习技术...而Seq2Seq模型和Transformers架构，作为文本生成领域的重要技术，不仅提升了生成文本的质量和多样性，也为文本生成的应用带来了无限可能。
- 2023-04-18 19:52在自然语言处理领域，序列到序列（Seq2Seq）学习是一种广泛应用的模型，它主要用于解决如机器翻译、对话系统和摘要生成等任务。PyTorch是一个强大的深度学习框架，其灵活的API使得实现复杂的神经网络结构，如长短期...
- 2021-03-19 00:19seq2seq 这是Tensorflow 2的seq2seq模型结构。 有三种模型架构，RNNSeq2Seq，RNNSeq2SeqWithAttention，TransformerSeq2Seq。 该存储库包含训练，评估，推断，转换为保存的模型格式脚本。 火车 例子 您可以通过运行...
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