その中で、アテンションニューラルネットワークとは何ですか？

注意メカニズム。注意は2つの文を取り、それらを1つの文の単語が列を形成し、別の文の単語が行を形成するマトリックスに変換し、次に一致して、関連するコンテキストを識別します。

また、NLPで注目されていることは何でしょうか。注意。基本的な考え方：モデルが出力単語を予測するたびに、文全体ではなく、最も関連性の高い情報が集中している入力の一部のみを使用します。言い換えれば、それはいくつかの入力単語にのみ注意を払います。

このように、アテンションベースのモデルとは何ですか？

注意ベースのモデルは、一般にシーケンス間モデルと呼ばれるモデルのクラスに属します。これらのモデルの目的は、名前が示すように、一般に異なる長さの入力シーケンスが与えられた場合に出力シーケンスを生成することです。

どのように注意を払いますか？

注意文の例

1. それでも、彼女は古い家に注意を戻しながら言った。
2. しかし、彼は彼女の警告に注意を払わなかった。
3. 彼は肩をすくめ、カップの中のコーヒーに注意を戻しました。
4. コメントなしで、彼は彼の注意を彼の皿に戻しました。
5. アレックスを熱心に見守っていたジョナサンに何かが彼女の注意を引いた。