Seq2seq is a family of machine learning approaches used for natural language processing. Applications include language translation, image captioning, conversational models and text summarization.
Seq2seq is a family of machine learning approaches used for natural language processing. Applications include language translation, image captioning, conversational models and text summarization. (en)
Seq2Seq(Sequence to sequence)模型,是将序列(Sequence)映射到序列的神經網絡機器學習模型。這個模型最初設計用於改進機器翻譯技術,可容許機器通過此模型發現及學習將一種語言的語句(詞語序列)映射到另一種語言的對應語句上。除此之外,Seq2Seq也能廣泛地應用到各種不同的技術上,如聊天機器人、Inbox by Gmail等,但需要有配對好的文本集才能訓練出對應的模型。 Seq2seq是用于自然语言处理的一系列机器学习方法。应用领域包括机器翻译,图像描述,对话模型和文本摘要。 (zh)
Seq2seq is a family of machine learning approaches used for natural language processing. Applications include language translation, image captioning, conversational models and text summarization. (en)
Seq2Seq(Sequence to sequence)模型,是将序列(Sequence)映射到序列的神經網絡機器學習模型。這個模型最初設計用於改進機器翻譯技術,可容許機器通過此模型發現及學習將一種語言的語句(詞語序列)映射到另一種語言的對應語句上。除此之外,Seq2Seq也能廣泛地應用到各種不同的技術上,如聊天機器人、Inbox by Gmail等,但需要有配對好的文本集才能訓練出對應的模型。 Seq2seq是用于自然语言处理的一系列机器学习方法。应用领域包括机器翻译,图像描述,对话模型和文本摘要。 (zh)