cs224n学习笔记L8:机器翻译(MT)、Seq2Seq、Attention

一、机器翻译

1.1 基于规则

1950年代由于冷战，研发了最早的基于规则的机器翻译系统：俄语2英语

1.2 基于概率(statistical)统计（SMT）

1990s-2010s: 基于概率统计的机器翻译系统。
例如我们需要将法语的句子x翻译为英语句子y, 任务描述如下
$$argma{x}_{y}P(y|x)$$
由于源语言x序列确定，使用贝叶斯公式将该规则拆分为两个独立的部分，拆分工作便于模型训练效果提升：
$$argma{x}_y\frac{P(x|y)P(y)}{P(x)}=argma{x}_{y}P(x|y)P(y)$$
其中$P(x|y)$为从双语对照数据学习到的翻译模型，$P(y)$为从目标语言学习到的语言模型，决定目标语言流畅度。

1.2.1 P(x|y)的学习

• 需要大量源语言-目标语言数据对
• 任务进一步拆分，考虑学习P(x, a|y), a为alignment，即语言对齐作为一个指标单独考虑
• alignment：两种语言句子词素之间的对应关系，有一对多、多对一、多对多、顺序混乱等多种复杂的可能
  
  
• $P(x,a|y)$代表了多个目标任务：(a)某个位置的特定词的对齐 (b)某个词的译文…
• 使用启发式搜索最佳译文，优良的SMT还有非常多的细节，十分复杂，例如复杂的特征工程、借助同义词短语表等。（课程介绍也比较模糊）
  

1.3 神经网络机器翻译(NMT)

1.3.1 seq2seq结构

用来输入一段序列生成另一段序列的网络架构称为seq2seq, 一般有两个RNN。先来看这张图，信息量很丰富。
总结一下上面图中的信息：

• 两个RNN分别处理源语言与目标语言，当然也需要两个Embedding
• 源语言和目标语言分别对应的是encoder、decoder
• encoder负责对源语言编码，并将编码结果提供给decoder作为其初始状态。
• decoder是一个语言模型，负责带条件的语言生成。

seq2seq除了能用来翻译，还能干很多事：

• 摘要
• 对话
• 文档解析
• 代码生成
• …

1.3.2 seq2seq模型训练

seq2seq的decoder是一个条件语言模型，预测$P(y|x)$，其中x为源语言句子。
$$\begin{gathered} P(y|x)=P\left(y_1|x\right)P\left(y_2|y_1,x\right)P\left(y_3|y_1,y_2,x\right)\dots P\left(y_T|y_1,\dots ,y_{T-1},x\right) \\ \text{\hspace{1em}(1.3.2)} \end{gathered}$$
训练原理如下：

• 训练阶段，time-steps的数目不固定，一般来说是每个batch中最长序列的长度（也可以固定序列为一个较大值，使用padding填充）
• decoder不会因为提前预测到导致loss计算出问题，因为在预测阶段，预测到表示这句话结束，而训练阶段，如果使用那就是在固定长度下计算loss,这当然ok, 而使用变长序列的话，在decoder的hidden中传递的是向量，即使该向量对应的是符号，也仍然可以往后传递，loss计算以训练集样本y的长度来确定。

1.3.3 贪心解码

贪心是指每一步都寻找当前最接近的答案。这里decoder计算是这样的，利用上一步的argmax的词向量作为下一个的输入，而不是直接用$h_{t-1}$。这么做的缺点是，在每个词上先进行了argmax, 这并不一定是整个句子的argmax。

由于decoder贪心解码的缺点是由于没有回退撤销，我们对它进行改进

1.3.4 穷举(exhaustive)搜索解码

根据公式1.3.2, 如果每一步都考虑所有可能序列的概率，那就是$O(T^V)$复杂度，复杂度太高了。

1.3.5 启发式搜索方法：Beam Search

beam search是以上两种办法的折中，即在第t步保留前k(一般为4-5)个高概率的可能序列。以k=2为例的一个搜索过程如图：

终止条件：由于在测试阶段，表示结束，而使用beam search会导致一些不通长度的预测序列。终止规则如下：1. 设置非固定最大长度T。 2. 设置当有n个搜索结果达到时。
为了平衡不通长度结果的评分，使用如下评分函数：
$$score=\frac{1}{t}\sum _{i=1}^t\log P_{\mathrm{L}\mathrm{M}}\left(y_i|y_1,\dots ,y_{i-1},x\right)$$

1.3.6 NMT优势与缺点

优势：

• 翻译更流畅、更好的利用上下文、更少的人力投入，端到端，一个框架多种语言

缺点：

• 不可解释、不好debug，不可预测
• 难以控制，比如一些很明显的语言短语映射规则，不能直接规定

1.3.7 模型验证

BLEU(bilingual evalution understudy): 比较机器翻译结果和人类翻译结果如下相似度指标：

• n-gram准确率
• 对太短的机器翻译结果增加惩罚

BLEU缺点：

• 一种语言可以有多种翻译，一个好的翻译模型可能获得较低分数

1.3.8 NMT发展史及现存问题

• 2014年提出seq2seq, 2016年google将SMT换为NMT
• 几百人历时数十年研发的SMT, 比不过几个人几个月训练的NMT

待解决问题：

1. 词汇表中没有的词的处理
2. 训练集与测试集领域不匹配时，表现较差
3. 在长文本中维持context
4. 某些语言缺少训练数据
5. 不可解释性的系统奇怪举止：
   

二、Attention

2.1 Attention结构

2.1.1 预备知识

• RNN结构、前向反向传播
• seq2seq

2.1.2 朴素seq2seq的缺点

• 原始的seq2seq, encoder从一开始的每一个time-step的信息都可能会丢失，无法有效传播到decoder的对应位置。
• encoder只有最后一个状态传到decoder，大量信息损失

2.1.3 dot-product Attention计算方式

如下图，在seq2seq的基础上：

1. 有encoder的hidden向量${\mathbf{h}}_1,\dots ,{\mathbf{h}}_N\in {\mathbb{R}}^h$
2. 对于decoder每个step有hidden向量$s_t$
3. 通过点击计算注意力分数：${\mathbf{e}}^t=\left[{\mathbf{s}}_t^T{\mathbf{h}}_1,\dots ,{\mathbf{s}}_t^T{\mathbf{h}}_N\right]\in {\mathbb{R}}^N$
4. 使用softmax将分数转换为注意力权重：${\mathbf{\alpha }}^t=softmax({\mathbf{e}}^t)\in {\mathbb{R}}^N$(在attention论文中提出还要乘以缩放因子$\frac{1}{\sqrt{h}}$，避免因维度过大导致分数太大，使得softmax函数梯度太小)
5. 对encoder的hidden向量加权求和：${\mathbf{a}}^t={\sum }_{i=1}^N{\alpha }_i^t{\mathbf{h}}_i\in {\mathbb{R}}^{2h}$
6. 将${\mathbf{s}}_t$与${\mathbf{a}}_t$拼接作为decoder输出。
7. 在decoder的设计中，有时候会将前一个time-step的attention作为当前这一步的输入之一。
   decoder
   
   扩展： Attention论文中对该结构的解释用到了Q(query), K(key), V(value)，其中Q对应这里的decoder的hidden向量， K和V对应encoder的hidden向量。直观理解就是将每一个decoder的时间不作为一个查询，通过encoder计算得到输出向量，这个向量包含了整个encoder的加权信息。

其他Attention

点积attention是计算代价最小的一种，它要求$\mathbf{s}$和$\mathbf{h}$维度相同，如果维度不同怎么办呢？有了前面的基础，应该能想到：

1. multiplicative Attention
   $${\mathbf{e}}_{\mathbf{i}}={\mathbf{s}}^T\mathbf{W}{\mathbf{h}}_{\mathbf{i}}\in \mathbb{R}$$

2. addictive attention, 这里$\mathbf{v}$是模型参数，它的维度是一个超参数。
   $${\mathbf{e}}_i={\mathbf{v}}^T\tanh \left({\mathbf{W}}_1{\mathbf{h}}_i+{\mathbf{W}}_2\mathbf{s}\right)\in \mathbb{R}$$

这两种Attention都引入了新的模型参数，学习能力比dot-product更强（但个人觉得attention的瓶颈是加权求和会损失信息，因此引入更多参数的意义似乎不大）