赖于前一个模型的输出结果。序列到序列一种通用的端到端序列学习方法，它基于编码-解码（Encoder - Decoder）的架构。序列到序列是：输入是序列->模型->输出是序列。端到端（end-to-end）
npsubj — 被动型主语（nominal passive subject），专指由“被”引导的被动句中的主语，一般是谓词语义上的受事 （称作，镍）ccomp — 从句补语，一般由两个动词构成，中心语引导后一个动词所在的从句(IP) （出现，纳入）assmod — 关联修饰（associative modifier），NP|QP （教训，特区）cop: copula。cpm — 补语化成分（complementizer），一般指“的”引导的CP （振兴，的）
自然语言处理中EM算法抛硬币的实现：import numpyimport mathdef em_single(theta,O):#对于当前的模型求对应的期望值(估算步骤)# 三个值分别为选择硬币c1的概率、抛c1硬币为正面的概率、抛c2硬币为正面的概率。 pi=theta[0] h1=theta[1] h2=theta[2] new_pi=0 new_h1=0 new_h2=0 PB=[] head=[] for o in
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