Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。本文将简要介绍 Transformer 模型及其在 NLP 中的应用。

Transformer 模型特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。
  • 位置编码：由于 Transformer 模型没有循环或卷积层，它需要位置编码来表示序列中的位置信息。
  • 编码器-解码器结构：Transformer 通常由编码器和解码器组成，编码器用于提取输入序列的特征，解码器用于生成输出序列。

应用场景

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中表现出色，例如 Google 的神经机器翻译模型。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，如新闻摘要或社交媒体文章摘要。
  • 文本分类：Transformer 可以用于文本分类任务，如情感分析或垃圾邮件检测。

示例

假设我们有一个句子："今天天气很好，可以去公园散步。" 我们可以使用 Transformer 模型来分析句子中的词语关系。

  • 自注意力图：Transformer 会生成一个自注意力图，展示每个词语与其他词语之间的注意力权重。
  • 位置编码：Transformer 会为每个词语添加位置编码，以便模型理解词语在句子中的位置。

Transformer 自注意力图

扩展阅读

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