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pattern |
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i had NN JJ |
... |
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Input | RNN | RNN+rule |
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product_ID | user_ID | review | output |
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相较上周的模型,本模型主要在层数以及迭代次数上有所增加,上图是迭代420次的的结果。虽然从结果看效果还是不理想,但整体的句子骨架已经出来了,句子中的部分词语之间也存在了相关性。例如,输入this is a well built calculator,虽然后面句子没有产生关于计算器的描述,但是生成了glue inkjet cardboard have the greasy,表示蓝色墨水盒很润滑。
相比较古诗生成、莎士比亚诗句生成,从实验数据上来看,Amazon的数据噪声比较大,从肉眼来看,很多训练的评论数据根本不能成为一句通顺的话,导致预测结果不是很理想。此外,从重现古诗生成以及莎士比亚诗词生成的结果来看,其实他们的实验结果有一些“水分”,并不能生成通顺的句子,只是能生成相似风格的语言。因此,我换了一批京东的数据进行训练,从实验效果来看,生成的句子还是能看的,但是由于时间比较仓促,我没有更改实验的任何参数,在接下来一周我要做的事情主要是将生成的模板和2-gram应用到模型中,并更改loss函数,争取得到更好的结果。