https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/Rosi4tliobRSKaSVcsRx_
机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。
主要步骤:
ps:
\xa0 属于 latin1 (ISO/IEC_8859-1)中的扩展字符集字符,代表不间断空白符nbsp(non-breaking space),超出gbk编码范围,是需要去除的特殊字符。
RNN最重要的一个变种:N vs M。这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。
原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。
为此,Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量c:
得到c有多种方式,最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c,还可以对最后的隐状态做一个变换得到c,也可以对所有的隐状态做变换。
拿到c之后,就用另一个RNN网络对其进行解码,这部分RNN网络被称为Decoder。具体做法就是将c当做之前的初始状态h0输入到Decoder中:
还有一种做法是将c当做每一步的输入:
Encoder-Decoder结构不限制输入和输出的序列长度,因此应用的范围非常广泛。
在Encoder-Decoder结构中,Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码,因此, c中必须包含原始序列中的所有信息,它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。如机器翻译问题,当要翻译的句子较长时,一个c可能存不下那么多信息,就会造成翻译精度的下降。
Attention机制通过在每个时间输入不同的c来解决这个问题,下图是带有Attention机制的Decoder:
每一个c会自动去选取与当前所要输出的y最合适的上下文信息。
神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案。在神经网络学习中,一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强,模型所存储的信息量也越大,但这会带来信息过载的问题。那么通过引入注意力机制,在众多的输入信息中聚焦于对当前任务更为关键的信息,降低对其他信息的关注度,甚至过滤掉无关信息,就可以解决信息过载问题,并提高任务处理的效率和准确性。
举例:
为了整合CNN和RNN的优势,[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖,并且同时处理序列的每个位置的tokens,上述优势使得Transformer模型在性能优异的同时大大减少了训练时间。
Transformor与seq2seq模型的区别:
参考:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56704058
https://www.jianshu.com/p/1f1a73d8b684
https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10712256.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/106867810