如何解决用 Keras 中的双向 LSTM 填空句子
我目前正在研究 RNN,尤其是 LSTM,我试图弄清楚如何实现双向 LSTM 来填充句子中缺失的单词。
我对要传递给模型的拟合方法的火车集的结构有疑问。
如果我的句子列表由这样的元素组成:“HI GUYS,
- 我的火车组的结构是什么?
- BI-LSTM 是否知道要预测的标记,还是我必须指定它?以及如何?
解决方法
BI-LSTM 如何理解它必须预测缺失值而不是句子的下一个元素?
如果你训练它,那么它应该“理解”你想要它做什么。
-
您的训练集将是句子中的单词列表(按正确顺序),没有缺少的单词。您还可以选择用缺失词标记替换缺失的词,这样模型就可以少做一项任务。老实说,有很多方法可以做到这一点。
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将是缺失的词。 -
我不太明白你在这里的意思,但我相信我已经在第一个答案中回答了。
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