Modele de traduction

Nous pouvons également voir le BLEU-4 score de 0,51, qui fournit une limite supérieure sur ce que nous pourrions attendre de ce modèle. Vous pouvez utiliser une incorporation pré-formée. Ceci est distinct de devoir avoir des paires de données d`entrée et de sortie pour former le modèle. Nous devons limiter le nombre de mots que nous modélisons, il ne peut pas être illimité, du moins dans la façon dont je choisis de modéliser le problème. Le projet Proteus a récemment inventé une nouvelle stratégie pour l`intégration de différentes couches d`équivalence translationnelle d`une manière mathématiquement élégante. Notre approche est basée sur la nouvelle classe de grammaires Multitextes généralisées (GMTGs), qui sont simultanément des modèles de traduction (Regardez ici). Les structures générées par ces grammaires englobent plusieurs couches linguistiques. En développant théoriquement des méthodes bien fondées pour induire de telles grammaires à partir de données, nous nous attendons à ce que les différentes couches d`équivalence se renforcent mutuellement. En d`autres termes, en faisant en sorte que nos modèles représentent une plus grande partie de la relation d`équivalence d`une manière cohérente, chacune des couches de composants deviendra plus fiable. Le résultat sera une traduction automatique beaucoup plus précise. En règle générale, le modèle par défaut passe jusqu`à 100000 Epochs, de sorte qu`un point de contrôle est enregistré après chaque épopée 5000.

Ainsi, si votre modèle converge et que la précision de validation atteint un point stable plus tôt, vous pouvez arrêter la formation supplémentaire et utiliser le point de contrôle précédemment enregistré. Indépendants. J`ai utilisé des essais et des erreurs (expériences systématiques) pour configurer le modèle. Une fois que le modèle est formé, pourrait être utilisé le modèle pour prédire dans les deux directions, je veux dire: anglais-allemand, allemand-anglais. Salut Jason, peut Word2Vec être utilisé comme l`incorporation d`entrée pour booster le modèle LSTM? Ou dire que le vecteur de mot pré-formés par Word2Vec comme entrée du modèle peut s`améliorer? prédiction = Model. prédire (testX, verbose = 1) [0] pourquoi nous ne prenons qu`une seule source codée? Nous devons nous assurer que les données sont la forme correcte qui est attendue par le modèle, par exemple 2D pour MLPs, 3D pour LSTMs, etc. prédiction = Model. prédire (source, verbose = 0) [0] fichier “C:Program Files (x86) Microsoft Visual StudioSharedPython36_64libsi te-packages kerasenginetraining.py “, ligne 1149, dans prédire x, _, _ = self.

_ standarze_user_data (x) fichier” C:Program Files (x86) Microsoft Visual StudioSharedPython36_64libsi te-packageskerasenginetraining.py “, ligne 751, dans _ standarze_user_data exception_prefix = `input`) fichier “C:Program Files (x86) Microsoft Visual StudioSharedPython36_64libsi te-packageskerasenginetraining_utils.py”, ligne 138, dans standardize_input_data le plus petit nombre d`échantillons peut signifier que le modèle peut s`avérer excessif rapidement, vous pouvez essayer de limiter cela avec la régularisation. Juste une question rapide, quand vous configurez le modèle de codeur-décodeur, il semble aucun modèle d`inférence comme vous l`avez mentionné dans vos articles précédents? Si ce modèle a atteint ce que le modèle d`inférence a fait, dans quelle couche? Sinon, comment se compare-t-il à la suite du modèle de train, le modèle d`inférence-codeur et le modèle d`inférence-décodeur? Merci beaucoup! grand travail Jason, j`ai essayé de construire le même modèle, mais pour l`anglais à langauge arabe, mais a obtenu une erreur lors de la tentative de charger et de valider le modèle Salut Jason, pouvez-vous s`il vous plaît clarifier: dans ce modèle, sommes-nous donner le mot incorporddings comme entrée d`État caché à l`encodeur-LSTM ? Cela implique à la fois le chargement et la préparation des données de texte propre prêtes pour la modélisation et la définition et la formation du modèle sur les données préparées.