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GENERATING DUAL SEQUENCE INFERENCES USING A NEURAL NETWORK MODEL

机译:使用神经网络模型生成对偶序列推论

摘要

A computer-implemented method for dual sequence inference using a neural network model includes generating a codependent representation based on a first input representation of a first sequence and a second input representation of a second sequence using an encoder of the neural network model and generating an inference based on the codependent representation using a decoder of the neural network model. The neural network model includes a plurality of model parameters learned according to a machine learning process. The encoder includes a plurality of coattention layers arranged sequentially, each coattention layer being configured to receive a pair of layer input representations and generate one or more summary representations, and an output layer configured to receive the one or more summary representations from a last layer among the plurality of coattention layers and generate the codependent representation.
机译:一种使用神经网络模型进行双序列推理的计算机实现的方法,包括使用神经网络模型的编码器基于第一序列的第一输入表示和第二序列的第二输入表示来生成协相关表示,并生成推理使用神经网络模型的解码器基于共依赖表示。神经网络模型包括根据机器学习过程学习的多个模型参数。编码器包括顺序排列的多个涂层保持层,每个涂层保持层被配置为接收一对层输入表示并生成一个或多个概要表示,以及输出层被配置为接收来自最后一层的一个或多个概要表示。多个涂层保持层并产生相互依赖的表示。

著录项

  • 公开/公告号WO2019083812A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-05-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SALESFORCE.COM INC.;

    申请/专利号WO2018US56493

  • 发明设计人 ZHONG VICTOR;XIONG CAIMING;SOCHER RICHARD;

    申请日2018-10-18

  • 分类号G06N3/04;G06N5/04;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:54:59

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