Universal Sentence Encoder
We present models for encoding sentences into embedding vectors that specifically target transfer learning to other NLP tasks. The models are efficient and result in accurate performance on diverse transfer tasks. Two variants of the encoding models allow for trade-offs between accuracy and compute resources. For both variants, we investigate and report the relationship between model complexity, r
Encoder-decoderモデルとTeacher Forcing，Scheduled Sampling，Professor Forcing
Encoder-decoderモデルとTeacher Forcing、Scheduled Sampling、Professor Forcing Encoder-decoderモデルとTeacher Forcing、それを拡張したScheduled Sampling、Professor Forcingについて簡単に書きました。 概要 Encoder-decoderモデルは、ソース系列をEncoderと呼ばれるLSTMを用いて固定長のベクトルに変換(Encode)し、Decoderと呼ばれる別のLSTMを用いてターゲット系列に近くなるように系列を生成するモデルです。もちろん、LSTMでなくてGRUでもいいです。機械翻訳のほか、文書要約や対話生成にも使われます。 Encoder-decoderモデルの概略図 Encoder ソース系列X=(x1,x2,…,xS)X = (x_1, x_2, \d
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Kyosuke Nishida on Twitter: "Universal Sentence Encoder (Google) https://t.co/eqBWHROrMI 感情分類や質問タイプ分類など様々なタスクに汎用的に使える文エンコーダの提供．高精度なTransformerと高… https://t.co/g4INCHuMsz"
