人工智能基礎(chǔ) 課件 6.1 使用序列到序列模型完成數(shù)字加法

第6章自然語言處理與計算機(jī)視覺任務(wù)1：使用序列到序列模型完成數(shù)字加法任務(wù)2：基于圖片相似度的圖片搜索自然語言處理基于LSTM的Seq2Seq模型計算機(jī)視覺圖片搜索技術(shù)任務(wù)1：使用序列到序列模型完成數(shù)字加法1自然語言處理基于LSTM的Seq2Seq模型自然語言處理自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，簡稱NLP）是一門融語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)，旨在讓計算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語言。它通過模擬人類的語言理解和分析能力，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、信息提取、語義分析等多種任務(wù)。其核心包括文本預(yù)處理、詞嵌入、句法分析、語義分析和文本生成等關(guān)鍵技術(shù)。自然語言處理自然語言處理技術(shù)在多個領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用搜索引擎：當(dāng)我們在百度、谷歌等搜索引擎中輸入“適合初學(xué)者的編程語言”，搜索引擎利用自然語言處理技術(shù)分析語義，關(guān)聯(lián)相關(guān)信息，快速從海量網(wǎng)頁中篩選出最匹配的內(nèi)容，提供給我們包含Python、Java等多種編程語言介紹及學(xué)習(xí)資源的結(jié)果。機(jī)器翻譯：實(shí)現(xiàn)不同語言間的翻譯，像出國旅行時，使用有道翻譯、百度翻譯等APP，對著手機(jī)說出中文，就能即時獲得外語翻譯結(jié)果，無論是問路、點(diǎn)菜還是購物交流，都變得輕松便捷。情感分析：分析文本中的情感傾向，電商平臺通過分析用戶對商品的評價，能迅速了解用戶滿意度，例如當(dāng)大量用戶在評價中提到某款手機(jī)“拍照模糊”，企業(yè)就可以針對性地改進(jìn)攝像頭配置。自然語言處理自然語言處理技術(shù)在多個領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用聊天機(jī)器人：在很多電商平臺，當(dāng)用戶咨詢商品信息時，智能客服機(jī)器人能快速響應(yīng)，解答常見問題，像“這款衣服有哪些尺碼？”“商品什么時候發(fā)貨？”，節(jié)省了用戶等待時間，也降低了企業(yè)的人力成本。語音助手：蘋果的Siri、小米的小愛同學(xué)等，我們可以通過語音指令讓它們完成各種任務(wù)，如查詢天氣（“明天天氣怎么樣？”）、設(shè)置提醒（“提醒我明天上午10點(diǎn)開會”）、播放音樂（“播放周杰倫的歌曲”）等，實(shí)現(xiàn)便捷的生活和工作輔助。智能投顧：金融機(jī)構(gòu)利用自然語言處理技術(shù)，理解客戶的投資需求和風(fēng)險偏好描述。例如客戶表達(dá)“我想在低風(fēng)險的情況下獲得一定的資產(chǎn)增值”，智能投顧系統(tǒng)可以據(jù)此為客戶推薦合適的理財產(chǎn)品和投資組合。自然語言處理近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自然語言處理領(lǐng)域取得了巨大的成功。深度學(xué)習(xí)方法通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠自動學(xué)習(xí)文本中的深層特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對自然語言更精確的理解和處理。常見的深度學(xué)習(xí)方法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等。基于LSTM的Seq2Seq模型自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，而序列到序列（Seq2Seq）模型則成為了NLP領(lǐng)域的新標(biāo)桿。Seq2Seq模型通過將一個序列轉(zhuǎn)換成另一個序列，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器翻譯、對話生成、摘要提取等任務(wù)?；贚STM的Seq2Seq模型Seq2Seq模型由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成，通過將輸入序列編碼成一個向量表示，然后再將這個向量解碼成目標(biāo)序列。編碼器使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或者長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）對輸入序列進(jìn)行建模，得到上下文信息；解碼器則利用編碼器輸出的上下文信息生成目標(biāo)序列?；贚STM的Seq2Seq模型本任務(wù)中將使用一個簡單的基于LSTM的Seq2Seq模型，該模型一共有如下4個主要的網(wǎng)絡(luò)層。（1）嵌入層(Embedding)：將輸入的文本序列轉(zhuǎn)為嵌入向量。（2）編碼層(LSTM)：將嵌入向量進(jìn)行編碼。（3）解碼層(LSTM)：將編碼向量進(jìn)行解碼。（4）全連接層(Linear)：對解碼完成的向量進(jìn)行線性映射。基于LSTM的Seq2Seq模型本任務(wù)目標(biāo)：在百度AIStu