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2022年6月5日
FLAT Flat-Lattice-Transformer收获
摘要: 论文整体使用了transformer的编码层,对于自注意力的计算方式进行了改变,引入了相对位置编码。 主要创新点: 将lattice-LSTM中词的图结构信息给“拉平”成统一的序列输入,从而解决了LSTM无法高效并行,而transformer具有更强的语义和长依赖的编码能力。 引入相对位置编码,这个
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posted @ 2022-06-05 12:04 啥123
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