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深度学习（五）：NLP文本生成任务——对对联

上联已给出，随之推出下联

文本生成的场景

文本生成技术广泛应用于多个领域。图像描述生成、新闻摘要、对联创作等都是典型场景

Seq2seq 与注意力机制

Seq2seq 是 Seq to Seq 教学模型的缩写，本质是通过建立映射关系，将源序列（输入）映射到目标序列（输出）。在 Seq2seq 模型中，注意力机制起关键作用。注意力机制通过学习权重，判断输入序列中的各个单词对最终输出的关注程度。在翻译任务中，注意力机制可以很好地解决长句子的信息丢失问题

数据处理流程

在数据预处理阶段，常用词嵌入技术（如 Word2Vec、ElMO、Glove 等）来获取词向量表示。采用预训练模型的词嵌入会大幅度提升训练效率

LSTM——循环神经网络

LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体。与传统 RNN 相比，LSTM 增加了门控机制，能够更好地捕捉长期依赖关系。LSTM 核心结构包括 forget 门（忘门）和 input 门（输入门），帮助网络 remembers 过去的信息

注意力机制（Attention）

注意力机制的核心目标是学习词语之间的关注程度。通过赋予权重，注意力机制可以聚焦于输入序列中对当前上下文最为相关的信息。在语言模型中，注意力机制能够帮助捕捉跨 token间的长距离依赖关系

对对联实战

输入示例：左联：雨欲(sv记得er)春来杏花还。(注：随便给一个例子)

生成对联：金马 Mahmoud 的金线缘润tri- how 相关

本文主要介绍了 Seq2seq 模型及其注意力机制在自然语言处理中的应用，具体案例展现了文本生成在对联创作中的应用价值。通过合理搭建模型架构和优化训练策略，可以实现更好的文本生成效果