Google深度学习笔记 文本与序列的深度模型

Deep Models for Text and Sequence

转载请注明作者：梦里风林
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Rare Event

与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。

语法多义性

• 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的
• 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据

无监督学习

• 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容
• 遵循这样一个思想：相似的词汇出现在相似的场景中
• 不需要知道一个词真实的含义，词的含义由它所处的历史环境决定

Embeddings

• 将单词映射到一个向量（Word2Vec），越相似的单词的向量会越接近
• 新的词可以由语境得到共享参数

Word2Vec

• 将每个词映射到一个Vector列表(就是一个Embeddings)里，一开始随机，用这个Embedding进行预测
• Context即Vector列表里的邻居
• 目标是让Window里相近的词放在相邻的位置，即预测一个词的邻居
• 用来预测这些相邻位置单词的模型只是一个Logistics Regression， just a simple Linear model

Comparing embeddings

• 比较两个vector之间的夹角大小来判断接近程度，用cos值而非L2计算，因为vector的长度和分类是不相关的：

• 最好将要计算的vector都归一化

Predict Words

• 单词经过embedding变成一个vector
• 然后输入一个WX+b，做一个线性模型
• 输出的label概率为输入文本中的词汇
• 问题在于WX+b输出时，label太多了，计算这种softmax很低效
• 解决方法是，筛掉不可能是目标的label，只计算某个label在某个局部的概率，sample softmax

t-SNE

• 查看某个词在embedding里的最近邻居可以看到单词间的语义接近关系
• 将vector构成的空间降维，可以更高效地查找最近单词，但降维过程中要保持邻居关系（原来接近的降维后还要接近）
• t-SNE就是这样一种有效的方法

类比

• 实际上我们能得到的不仅是单词的邻接关系，由于将单词向量化，可以对单词进行计算
• 可以通过计算进行语义加减，语法加减

Sequence

文本（Text）是单词（word）的序列，一个关键特点是长度可变，就不能直接变为vector

CNN and RNN

CNN 在空间上共享参数，RNN在时间上（顺序上）共享参数

• 在每轮训练中，需要判断至今为之发生了什么，过去输入的所有数据都对当下的分类造成影响
• 一种思路是记忆之前的分类器的状态，在这个基础上训练新的分类器，从而结合历史影响
• 这样需要大量历史分类器
• 重用分类器，只用一个分类器总结状态，其他分类器接受对应时间的训练，然后传递状态

RNN Derivatives

• BackPropagation Through time
• 对同一个weight参数，会有许多求导操作同时更新之
• 对SGD不友好，因为SGD是用许多不相关的求导更新参数，以保证训练的稳定性
• 由于梯度之间的相关性，导致梯度爆炸或者梯度消失

• 使得训练时找不到优化方向，训练失败

Clip Gradient

计算到梯度爆炸的时候，使用一个比值来代替△W（梯度是回流计算的，横坐标从右往左看）

• Hack but cheap and effective

LSTM（Long Short-Term Memory）

梯度消失会导致分类器只对最近的消息的变化有反应，淡化以前训练的参数，也不能用比值的方法来解决
- 一个RNN的model包含两个输入，一个是过去状态，一个是新的数据，两个输出，一个是预测，一个是将来状态

• 中间是一个简单的神经网络
• 将中间的部分换成LSTM-cell就能解决梯度消失问题
• 我们的目的是提高RNN的记忆能力
• Memory Cell

三个门，决定是否写/读/遗忘/写回

• 在每个门上，不单纯做yes/no的判断，而是使用一个权重，决定对输入的接收程度
• 这个权重是一个连续的函数，可以求导，也就可以进行训练，这是LSTM的核心

• 用一个逻辑回归训练这些门，在输出进行归一化

• 这样的模型能让整个cell更好地记忆与遗忘
• 由于整个模型都是线性的，所以可以方便地求导和训练

LSTM Regularization

• L2, works
• Dropout on the input or output of data, works

Beam Search

有了上面的模型之后，我们可以根据上文来推测下文，甚至创造下文，预测，筛选最大概率的词，喂回，继续预测……

• 我们可以每次只预测一个字母，but this is greedy，每次都挑最好的那个
• 也可以每次多预测几步，然后挑整体概率较高的那个，以减少偶然因素的影响
• 但这样需要生成的sequence会指数增长
• 因此我们在多预测几步的时候，只为概率比较高的几个候选项做预测，that’s beam search.

翻译与识图

• RNN将variable length sequence问题变成了fixed length vector问题，同时因为实际上我们能利用vector进行预测，我们也可以将vector变成sequence

• 我们可以利用这一点，输入一个序列，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译

• 如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统

循环神经网络实践

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