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使用带注意力机制的Seq2Seq模型实现机器翻译时,增加了训练时,但提升了翻译的准确度。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-11 11:20:49
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相关试题
1.
使用带注意力机制的Seq2Seq模型实现机器翻译时,增加了训练时,但提升了翻译的准确度。
2.
Transformer 模型使用的哪种注意力机制?
3.
基于深度神经网络的机器翻译(神经机器翻译)中,引入的“注意力机制”可以提高长句的翻译质量,它赋予句子中的每个词相同的注意力(权重)。
4.
完成的训练模型可以保存为外部文件,再次使用模型时,不需要重新训练。
5.
相比于基于递归神经网络和注意力机制的模型,基于预训练语言模型的阅读理解模型在结构上更加简单
6.
在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译
7.
Transformer 模型中的自注意力机制用于:
8.
准备人工智能模型训练的训练数据时,要求
9.
百度翻译、谷歌翻译通过大量数据的训练实现深度学习,最终实现准确的翻译。( )
10.
机器翻译不会取代人工翻译。
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