[Pytorch官方NLP实验解惑03]基于lstm的seq2seq单词标注器

序列到序列（seq2seq）是nlp任务中重要的一类，它和其他任务的根本区别在于它以序列作为处理对象，而序列由彼此独立又相互联系的单词组成，为了处理这种关系，需要在层与层之间记忆和传递状态，以表达单词之间的联系，深度学习使用rnn及rnn的变种（lstm，gru）解决这一问题。
这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html#sphx-glr-beginner-nlp-sequence-models-tutorial-py中一些问题的解惑，可以配合使用，有其他不理解的也欢迎评论讨论。

单词标注器

本实验实现一个单词标注器，即单词序列->词性序列。

 ("The dog ate the apple".split(), ["DET", "NN", "V", "DET", "NN"]),

The dog ate the apple
冠词，名词，动词，冠词，名词。
可以发现，已知前文有助于推断下文，例如：已知前一个单词是冠词，后一个单词就很可能是名词。

网络模型

class LSTMTagger(nn.Module):
   def __init__(self,VOC,EMB,HID,TAG):
       super(LSTMTagger,self).__init__()
       self.embedding=nn.Embedding(VOC,EMB)
       self.lstm=nn.LSTM(EMB,HID)
       self.linear=nn.Linear(HID,TAG)
   def forward(self,sentence):
       emb=self.embedding(sentence)
       out,hidden=self.lstm(emb.view(len(sentence),1,-1))
       scores=F.log_softmax(self.linear(hid.view(len(sentence),-1)),dim=1)
       return scores

参数问题

embedding层的参数是<字母表长度，embedding向量长度>，输入是index序列，输出是embedding序列。
lstm层的参数是。
有迷惑性的是lstm层的输入，根据lstm的结构，输入有两个：隐层向量和词向量，输出是也有两个：out，hidden。

词向量size如何确定？

遵循单次训练原则，即一次实验用多少，size就填多少。
词向量是一个三维tensor，官方文档里定义为。第一维指定一次训练投入的单词序列长度，batch_size指定同时并行训练的序列数，在本次实验和下次实验中全部取1，input_size就是每个词向量的长度了，如果先进一次embedding层，就是embedding空间的长度。
所有的rnn模型都有两种训练方法，一种是一次性填充一个序列，每个单词的填充和状态在不同rnn层之间的传递都是自动的，最终的输出一个二元组(out,hidden)，分别表示每一层的输出和最后一层的输出，一般来说，out[0]=hidden。
另一种是每次填充一个单词，手动完成状态在不同rnn层之间的传递过程，如果希望自定义层的功能（例如attention），这种用法就是必不可少的。
本次实验使用第一种用法，那么输入词向量的size就是，也可以写作

隐层向量size如何确定

lstm有两个隐层：C和H，分别表示细胞长期状态和上一次输出，需要传入一个
Size=(2,hidden)的tensor，在下一个实验中，我们使用gru，它是lstm的变体，没有C层，则只需要传入一个长度为hidden的隐层向量，这是单次训练的hidden输入，无论是每次填充一个序列，还是每次填充一个单词，都只传一个隐层向量。
如果不手动传，则自动使用全0tensor。

输出是什么？

out,hidden=self.lstm(emb.view(len(sentence),1,-1))
其中out表示本次训练的所有输出，hidden表示本次训练的最后一个输出。