题目: Attention in Natural Language Processing

摘要:

注意力是一种越来越受欢迎的机制,在广泛的神经结构中使用。该机制本身以各种格式实现。然而,由于这一领域的快速发展,仍然缺乏对注意力的系统概述。在本文中,我们为自然语言处理中的注意力架构定义了一个统一的模型,重点是那些设计用来处理文本数据的向量表示的模型。根据四个维度提出了注意力模型的分类:输入的表示、兼容性函数、分布函数和输入和输出的多样性。然后展示了如何在注意力模型中利用先验信息的例子,并讨论了该领域正在进行的研究工作和面临的挑战。

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自然语言处理(NLP)是语言学,计算机科学,信息工程和人工智能的一个子领域,与计算机和人类(自然)语言之间的相互作用有关,尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 。

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