Deep Learning及NLP(自然语言处理)杂谈--第二部分

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本杂谈分为三个部分，此文为第一部分。

第一部分

第二部分

第三部分

第二部分总结

这一部分主要讲了四个对NLP方面效果比较好的模型：1.GRUs(Gated Feedback Recurrent Neural Networks)　　2.LSTMs(Long Short-Term Memory])　　3.Recurrent neural network　　4.Recursive neural network

语言模型就是计算一串单词是否是“合理”、“正确”的一串单词的概率。

这个东东很有用哦。1.在机器翻译方面，我们都知道不同语言的语序可能会不一样，日本人说中文常常会说成“你的什么的干活”这种形式。这就犯了一个使用日语语法，但是使用中文单词的错误。2.在单词的选择方面也很有用处，还是上一个例子“你的什么的干活”如果地道的中国人说应该是“你是做什么的”。如果语言模型合理的话P("你的什么的干活")会小于P(“你是做什么的”)，以上两个就是LM的最广泛的用处。

以上四个models是近些年才被人广泛引起重视的models，在广泛重视这四个models之前还有使用过其他的language models如果学过PGM(概率图模型)的朋友一定知道，之前使用的语言模型现今大多被称作Traditional language models而在TLM里最著名的就是基于Markov assumption的models。

这种模型常用的是unigrams和bigrams也就是只基于之前的一个或者两个单词。

Recurrent neural network

Recurrent NN很符合人们对语言的简单认识，人们不论是说话还是写作都是顺序的(sequence)把一串文字说出来，Recurrent NN就试图模拟这个过程。

而且和传统语言模型不同的是理论上Recurrent NN中某一个单词出现的概率是会基于之前所有单词的概率的。

 

上图就是Recurrent NN的一个通用的(temporal)模块，把这么一个模块向左或者向右可以无限延伸，也就构成了一个language model

Recurrent NN的调优

NN存在两个固有的问题，一个是vanishing，另一个是exploding。

这两个问题其实在很小的NN中也存在只是Recurrent NN非常的长这两个问题也就凸显的比较明显罢了。

下面说说对于这两种问题的处理方法：

vanishing

vanishing顾名思义就是error rate从之前的node传下来的越来越小以至于之前的node的更新速度非常慢，理论上这个model在无限长的时间内肯定能够调优，但是我们有可能没有那么多的数据，也没有那么多的时间。

1.解决方法就是从问题的症结处入手。error从上一node传下来如果本node的|weight| < 1的话那么下一层得到的error就会比这一层的小，鉴于此我们在初始化weight的时候先把所有的weight都初始化为identity matrix

2.error从上一node传下来如果本node的|non-linear| < 1的话那么下一层得到的error也会比这一层的小，鉴于此我们使用Relu unit作为non-linear unit这样error在通过non-linear unit的时候就不会衰减。

exploding

之前介绍的是vanishing的情况，vanishing出现的机率要大一些，但是有时候也会出现error exploding的情况。

这样的话就会使得node里的weight在调优的时候幅度(scale)过大适得其反了。

我们使用clipping trick来处理这种情况。

一旦超过threshold就clip，以此来防止gradient的步幅过大

threshold一般选择范围是3~5。

Recurrent NN的一种改进措施

在softmax处改进

在Basic图里我们计算y_hat的时候用到了softmax，softmax在词库(vocabulary)很大的时候计算的cost是很大的。由此在这方面入手提出改进措施。

可以在word和预测的history之间增添一个class。class的数目肯定就比vocabulary的数目小很多了。然后在算p(w_t | c_t)这样就能在不显著降低performance的情况下大幅度提高运算速度。

在模型本身改进

这里讲讲在模型本身改进model的方法，前面的recurrent NN是最简单最原始的recurrent NN显然它所能达到的精确度不能达到人们的要求。追究其原因就是因为它所能提取出的信息太少了。于是我们把模型改造的复杂一些使它能提取出更多的信息。

有两种改良的措施第一种是Bidirectional RNNs就是你当前的单词是什么不仅仅取决于你之前的单词，还取决于你之后的单词。第二种是Deep Bidirectional RNNs就是能够更多的提取出信息。测试结果是使用Deep Bidirectional RNNs效果更好。

上面三张图分别是普通的Recurrent NN, Bidirectional RNNs, Deep Bidirectional RNNs

Recurrent NN在MT方面的应用

上图是屌丝版本，也就是最原始的处理方法。使用RNN把source language的单词一个一个的输入到model里，最终把这一整句话用一个vector表示出来，也就是encoder的过程；然后得到最终的vector之后再decoder将原始的句子用target language表示出来。看起来挺诱人挺高效的有木有！但是其实米有这么简单呀！

改良版

decoder的过程不仅仅是从最后一个hidden node（以下简写为C）中提取信息，还从前一个decoder出来的单词及前一个hidden node里提取信息。

还有几个改良方法就和上一讲讲得类似了一是改良方法是使用stacked/deep RNNs；二是使用bidirectional encoder，而不是使用最简单的一层的encoder。

还有一个改良方法是把单词的顺序倒个个，原因说的是第一个单词的信息能很容易保留下来，然后target language就能很容易从中提取出信息，做出有效的翻译。

 

GRU

GRU其实也可以认为是Recurrent NN一种改良版，他是针对Recurrent NN的两个问题进行了改进。一个问题是越靠前的单词对当然hidden node的影响会越小，第二个问题是产生error的时候这个error可能是有某一位或者某几位单词诱发的，所以应当仅仅对某一位或者某几位单词的weight进行update。

main ideas: 1.keep around memories to capture long distance dependencies

　　　　　　2.allow error messages to flow at different strengths depending on the inputs

GRU的思路是首先根据当前word vector及前一个hidden state计算出update gate和reset gate；再根据reset gate、当前word vector及前一个hidden state计算出new memory content。

reset gate的用处很明确了，就是当reset gate为1的时候，new memory content忽略之前所有的memory。最终的memory是之前的hidden node及new memory content的综合体

LSTMs

LSTMs所针对的问题其实也是上面说的两个问题。

GRUs和LSTMs的区别

说实话GRU和LSTMs其实是很像的先上个对比图吧：

以下说说他们之间的相同与不同：

1.new memory的计算方法都是根据之前的state及input计算，但是GRU有一个R gate控制之前state的进入量，在LSTM里没有这个gate

2.产生新的state的方式不同，LSTM有两个不同的gate分别是f gate和i gate；GRU只有一个gate就是z gate

3.LSTM对新产生的state有一个o gate可以调节大小；GRU直接输出无任何调节。

 

Recursive NN

Parsing

在一定程度上可以认为Recurrent NN是Recursive NN的一种变体。Recursive NN更general。

一个句子的意思是基于1.这个句子所包含的单词的意思；2.这个句子的构建方式。

这样我们就知道了首先得学出来某一个句子的Parsing Tree。下图就是Parsing tree的例子。上面的是recursive NN的parsing tree，下面的是recurrent NN的parsing tree

学习出这个parsing tree的方法叫beam search就是bottom-up的方法，从最低下开始，计算哪两个成为好基友的score最大，然后取出来最大的score的俩个node然后他俩就merge了（好邪恶）。最后一直到最上面全部都merge起来了就形成了一个parsing tree。

models

在学出来parsing tree之后下一步就要对parsing tree建立model了

有四个比较出名的recursive NN

standard RNNs

RNNs for Paraphrase Detection主要包含两个方面。第一方面是Recursive Autoencoder，第二方面是Neural Network for Variable-Sized Input

这个模型在第二篇paper里讲得很详细。

首先我们已经有了一个parse tree，有一个可信的parse tree对于paraphrase detection很重要。

Recursive Autoencoder有两种Autoencoder的方法。

第一种是左边的这种，每次decoder只decoder出一层，然后求所有non-terminal nodes的error的和作为loss function。non-terminal nodes的error是其两个children的vectors先连接出来，然后再求欧式距离得到的。

上面两式中，其中下面的式子中的T集合是所有non-terminal nodes，上面的式子中的c1, c2分别是p的两个children

由于non-terminal nodes的值可以通过无限shrinking the norms of the hidden layers来实现，所以必须对non-terminal nodes的值p进行normalization

第二种是上面图片里右边的那种reconstruct the entire spanned subtree underneath each nodes

就是把所有的leaf nodes全部decode出来，然后把所有leaf nodes连接起来，求欧式距离作为loss function

上面的model tune好了，然后进行下一个阶段。

以上是tune好的tree

首先先建立一个similarity matrix，其中column和row分别按照单词的从左到右的顺序以及上面的hidden nodes从下到上从右到左的顺序排列

第二步是pooling，其中pooling layer的是一个square matrix先对#col及#row取一个fixed值，设为n_p。论文里是使用的非over-lapping的方法，就是不重叠行或者列。

如果#col > n_p, #row > n_p，每#col/n_p及#row/n_p作为一个pool最后会剩下一个比较小的pool行或者列都小于n_p。

如果#col < n_p，#row < n_p，先duplicating pixels小于n_p的那一边，然后直到那一边的pixels大于n_p为止。

在每个pool里取其最小值，然后在pool之后normalize每个entry使其mean = 0及variance = 1

paper里提到了一个对于数字的改进方法：第一如果两个句子里的数字完全一样或没有数字，设为1，反之设为0；第二如果两个句子里包含一样的数字，设为1；第三一个句子里的数字严格的是另一个句子里数字的子集，设为1

这种方法有两个缺点：第一是仅仅比较单词或者phrase的相似性遗失了语法结构；第二是计算similarity matrix也遗漏了部分信息。

最后把得到的similarity matrix输入到一个NN里或者softmax classifier里再建立loss function就能进行优化计算了。

Matrix-Vector RNNs

Matrix-Vector RNNs这个模型比较简单就是在表示一个word的时候不仅仅只用vector的形式表示，用matrix加vector结合起来的方式表示一个word

以上就是Matrix-Vector的表示方法，和stardard的差异比较小。

课上说这个模型对Relationship Classification的效果比较好。

Relationship Classification简单的说就像以前中学从一句话里提取出关键词。

RNTN

Bag-of-words的方式进行sentiment detection比较不靠谱，因为bag-of-words不能capture一个句子的parse tree还有linguistic features

使用好的corpus也会提高精确度，很诱人哦！

其实整体模型改动也不太大，也很好理解，这样就能很好的捕捉到句子的sentiment

这个模型的优化和之前的略有不同：

 

这个模型据说是现今唯一能够capture negation及其scope的模型。

Tree LSTMs

Tree LSTMs和普通的LSTMs的不同之处在于Tree LSTMs是从tree的结构中进行LSTMs的建模。

普通的LSTMs也可以看作是Tree LSTMs的一种特殊情况。

Tree LSTMs里leaf node的hidden计算和之前的普通的hidden计算方法一样，只是其parents的计算略有不同。具体公式见上图。

parent的hidden是其children的hiddens的和，每一个forget unit是根据具体的某个node来计算的，计算最终cell时要把所有forget units和对应的cells相乘并求和，其他都是和普通LSTMs一样的计算方法了。

这个模型对于semantic similarity目前还是最适用的。如图：

 

有用的链接

GRU LSTM

http://www.ubi.com/

https://github.com/jych/librnn.git

recursive NN

nlp.stanford.edu

http://repository.cmu.edu/robotics

www.socher.org

HW

 

Python generators

 

http://www.python-course.eu/generators.php

 

The difference between range and xrange

 

http://stackoverflow.com/questions/94935/what-is-the-difference-between-range-and-xrange-functions-in-python-2-x

 

退火算法：

 

http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/20/1911614.html