<bos><start_of_turn>system
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lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "es"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Una breve descripción general de los RNN<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Los modelos RNN pueden aprender la representación de cada token acumulando la información de otros.
tokens en un paso de tiempo anterior y aprender la representación de oraciones en el último paso de tiempo. Este
Se ha descubierto que este mecanismo es beneficioso de muchas maneras, y se describe a continuación:
• En primer lugar, RNN se puede rediseñar en un modelo uno a muchos para la generación de lenguaje o
generación musical.
• En segundo lugar, se pueden utilizar modelos de muchos a uno para la clasificación de texto o sentimiento.
análisis.
• Y por último, los modelos de muchos a muchos se utilizan para problemas de NER. el segundo uso
de muchos a muchos modelos es resolver problemas de codificador-decodificador, como la máquina
traducción, respuesta a preguntas y resumen de textos.<end_of_turn><eos>