最近几年，Attention模型在NLP乃至深度学习、人工智能领域都是一个相当热门的词汇，被学术界和工业界的广大学者放入自己的模型当中，并得到了不错的反馈。再加上BERT的强势表现以及Transformer的霸榜，让大家对Attention变得更加感兴趣，本人在上一篇文章对Attention模型的机制原理进行了详细的介绍分析，有兴趣的可以自行查看哟。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。机制原理、理论讲

《中文信息处理发展报告（2016）》是中国中文信息学会召集专家对本领域学科方向和前沿技术的一次梳理，官方定位是深度科普，旨在向政府、企业、媒体等对中文 信息处理感兴趣的人士简要介绍相关领域的基本概念和应用方向，向高校、科研院所和 高技术企业中从事相关工作的专业人士介绍相关领域的前沿技术和发展趋势。本专栏主要是针对《中文信息处理发展报告（2016）》做的笔记知识整理，方便日后查看。...

以案例实现为材料，本文用一章节的内容给大家详细介绍一下Attention模型。这个案例主要是利用tfa框架Sequence to Sequence Model Architecture中的Attention以及Encoder-Decoder方法实现神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT），当然翻译的准确性不可能像BERT之类的那么好，但可以作为一个入门实验，通过

Monarch 是谷歌的一个全球分布式内存时序数据库。它是一个多租户的服务，通常用于监控谷歌内部那些服务于数十亿用户的系统的可用性，正确性，性能，负载以及其他各方面。每秒钟，Monarch采集了TB级别的时序数据到内存，并且支撑了数百万的查询。Monarch有一个region化的架构用于支撑自身的可用性与可扩展性，在这之上有全局的配置管理和查询系统将这些region化的服务整合成一个统一的系统。M

以案例实现为材料，本文用一章节的内容给大家详细介绍一下Attention模型。这个案例主要是利用tfa框架Sequence to Sequence Model Architecture中的Attention以及Encoder-Decoder方法实现神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT），当然翻译的准确性不可能像BERT之类的那么好，但可以作为一个入门实验，通过

Pointer Networks天生具备输出元素来自输入元素这样的特点，于是它非常适合用来实现“复制”这个功能，这就造成了目前Ptr-Nets成为文本摘要方法中的利器的局面。此外，在组合优化领域，Ptr-Nets也得到了广泛的应用，并已成为组合优化问题的端到端方法的入门模型，后来基于此模型，研究者也进行了很多改进。总之，Ptr-Nets为组合优化的端到端解决办法起了一个好头，并促使广大研究者进行更

认知语言学（cognitive linguistics）是认知科学（cognitive science）与语言学交 叉的一个研究分支，是研究人脑的思维、心智、智能、推理和认识等认知机理及其对语言进行分析和理解过程的一门学问。语言表示是对人类语言的一种描述或约定，是认知科学、人工智能等多个领域共同存在的问题。随着信息技术的快速发展，我们完全有理由相信，语言认知计算模型以及语言表示的研究的春天已经到来

语音合成（Speech Synthesis），也称为文语转换,它是将任意的输入文本转换成自然流畅的语音输出。语音识别 （Automatic Speech Recognition, ASR）是指利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。说话人识别（Speaker Recognition），或者称为声纹识别（Voiceprint Recognition, VPR），是根据语音中所包含的说话人个性信息，

NLP系列讲解笔记最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一，甚至于是传统的时序数据的预测，都很容易遇到注意力模型的身影。而Transformer所采用的主要算法模型即Attention，所以，