大多采用Encoder-Decoder框架,主要用于文本处理的研究,比如:机器翻译、文本摘要、句法分析。
一般采用RNN模型,因为RNN模型对于线性序列的字符串来说是比较有效的深度学习模型,RNN的改进模型LSTM也是经常使用的模型。
根据用户输入的问题,自动生成回答。深度学习解决多轮会话的上下文信息问题时大致思路相同,都是在Encoder阶段把上下文信息及当前输入的问题同时编码,以促进Decoder阶段可以参考上下文信息生成回答。
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大多采用Encoder-Decoder框架,主要用于文本处理的研究,比如:机器翻译、文本摘要、句法分析。
一般采用RNN模型,因为RNN模型对于线性序列的字符串来说是比较有效的深度学习模型,RNN的改进模型LSTM也是经常使用的模型。
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