理解输入:分布式语义解析,首先会接收文本序列,转化为词向量,也称为嵌入。该过程基于分布式语义假设,即词义由其在上下文中的使用决定。参数关联:上下文焦点连锁,将这些词向量输入到Transformer的Encoder中生成上下文表示。可以看作是在其内部参数模型中寻找与输入相关的信息,也可视为一种连锁反应,因为每个词的上下文表示都取决于其前面的词的上下文表示。生成回答:生成性概率建模,模型初始化Transformer的Decoder部分,并将Encoder的输出(即上下文表示)和当前的输出序列一同输入到Decoder中。Decoder会生成下一个词的概率分布。选择概率最大或其他设定的概率分布的词作为输出,这个词将被添加到输出序列。选择最适回答:动态词串演化,重复上述步骤,每次都向输出序列中添加新的词,直到生成一个完整的输出序列。
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