Application du modèle Seq2Seq dans l'apprentissage automatique

seq2seq est un modèle d'apprentissage automatique pour les tâches PNL qui accepte une séquence d'éléments d'entrée et génère une séquence d'éléments de sortie. Initialement introduit par Google, il est principalement utilisé pour les tâches de traduction automatique. Ce modèle a apporté des changements révolutionnaires dans le domaine de la traduction automatique.

Dans le passé, un seul mot spécifique était pris en compte lors de la traduction d'une phrase, mais désormais le modèle seq2seq prend en compte les mots adjacents pour une traduction plus précise. Le modèle utilise un réseau neuronal récurrent (RNN), dans lequel les connexions entre les nœuds peuvent former des boucles afin que la sortie de certains nœuds puisse affecter l'entrée d'autres nœuds du réseau. Par conséquent, il peut fonctionner de manière dynamique, fournissant une structure logique aux résultats.

Application du modèle Seq2seq

Actuellement, le développement de l'intelligence artificielle devient de plus en plus rapide et le modèle seq2seq est largement utilisé dans des domaines tels que la traduction, les robots de chat et les systèmes vocaux intégrés. Ses applications courantes incluent : la traduction en temps réel, le service client intelligent et les assistants vocaux, etc. Ces applications tirent parti des puissantes capacités du modèle seq2seq pour améliorer considérablement le confort de vie et l'efficacité du travail des utilisateurs.

1. Traduction automatique

Le modèle seq2seq est principalement utilisé en traduction automatique pour traduire du texte d'une langue à une autre grâce à l'intelligence artificielle.

2. Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale est la capacité de convertir des mots prononcés à haute voix en texte lisible.

3. Sous-titres vidéo

La combinaison des actions et des événements de la vidéo avec des sous-titres générés automatiquement peut améliorer la récupération efficace du contenu vidéo.

Comment fonctionne le modèle Seq2seq

Voyons maintenant comment fonctionne le modèle réel. Ce modèle utilise principalement une architecture codeur-décodeur. Comme son nom l'indique, Seq2seq crée une séquence de mots à partir d'une séquence de mots d'entrée (une ou plusieurs phrases). Ceci peut être réalisé en utilisant des réseaux de neurones récurrents (RNN). LSTM ou GRU est une variante plus avancée du RNN et est parfois appelé réseau encodeur-décodeur car il se compose principalement d'un encodeur et d'un décodeur.

Types de modèles Seq2Seq

1. Modèle Seq2Seq original

Architecture de base de Seq2Seq, qui est utilisée pour l'encodeur et le décodeur. Mais GRU, LSTM et RNN peuvent également être utilisés. Prenons l'exemple de RNN. L'architecture RNN est généralement très simple. Il prend deux entrées, les mots de la séquence d'entrée et le vecteur de contexte ou tout ce qui est caché dans l'entrée.

2. Modèle Seq2Seq basé sur l'attention

Dans Seq2Seq basé sur l'attention, nous construisons un certain nombre d'états cachés correspondant à chaque élément de la séquence, ce qui contraste avec le modèle Seq2Seq original, où nous n'avons qu'un seul état caché final. de l'encodeur. Cela permet de stocker plus de données dans le vecteur de contexte. Parce que l'état caché de chaque élément d'entrée est pris en compte, nous avons besoin d'un vecteur de contexte qui non seulement extrait les informations les plus pertinentes de ces états cachés, mais supprime également toute information inutile.

Dans le modèle Seq2Seq basé sur l'attention, le vecteur de contexte sert de point de départ pour le décodeur. Cependant, par rapport au modèle de base Seq2Seq, l'état caché du décodeur est renvoyé à la couche entièrement connectée pour créer un nouveau vecteur de contexte. Par conséquent, le vecteur de contexte du modèle Seq2Seq basé sur l’attention est plus dynamique et ajustable que le modèle Seq2Seq traditionnel.

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