自然语言处理(DL)学习笔记

本篇是记录深度学习中自然语言处理的一些思想和实践，尚处于整理中

CNN网络

• 参考李宏毅2020深度学习课程

引出问题

卷积运算

• 卷积计算是通过将图像上与filter大小相同的部分(蓝框)与filter做内积后，再把每一个channel上都做同样的运算后相加即得到针对蓝框中部分做卷积的结果；这篇讲的比较详细
  
  
  
  

池化层

• 池化层不包含参数，它的目的是下采样
  
  
  
  
  

CNN网络整体概览

可以看到filter的size一般为(filter_size1, filter_size2, channel_size)，这里的channel_size在最开始是初始图像的颜色通道数或是文本中的embedding_size，后续的则为上一步中filter的个数

在NLP中的应用

• 想提的一点是，虽然CNN网络做并行有优势，但是在NLP领域由于词序的存在，如果使用Pooling层，将不可避免地丢掉词序信息，即下采样在NLP领域一般是不做这一步的，我看到的资料显示，一般CNN网络在NLP中将使用全卷积来在抓到长距离依赖的同时也不丢掉词序信息。(待实践)
  
  
  
  

RNN网络

SimpleRNN

由于store的a值的存在，网络有了记忆能力，从而能对同样的词Taipei作出符合语境的标记

LSTM

LSTM Cell

LSTM网络结构

• 拿出一个Cell的一个状态来看

• 简化版，在权重固定的情况下，由(x1,x2,x3)计算y的输出
  
• 多层概览
• 注意这里可以看到每个状态除了x输入之外，还需要有上一个状态的记忆状态c和上一个状态的输出状态h作为输入，也就是之前在tensorflow中需要提前定义并初始化的两个状态
  

LSTM网络误差分析

平坦的地方很平坦(梯度消失，LSTM可以依靠与RNN不同的门控机制避免这一问题)，陡峭的地方很陡峭(梯度爆炸，使用梯度Clip)
关于梯度消失和梯度爆炸

Seq2Seq

Encoder编码一个句子的所有信息作为初始状态，输入到Decoder中，然后将输出的结果输入到下一个LSTM Cell的状态中，直到输出结束符为止
Encoder-Decoder结构

• Encoder向量仅用作Decoder初始化状态
  
• Encoder向量在Decoder中均作为输入参与运算
  
  
  
  
  

Attention-based Model

引出：比如人脑中在考虑一个问题时，总是关注某些重要的事情

思想1

• 有一个读功能组件，能从Memory base中读取你想要的输入
  

思想2

• 有读写头，可以修改你的Memory base
  

原理

$Z^0$Z0计算与$h^1$h1,$h^2$h2,$h^3$h3,$h^4$h4的Match Score $\alpha_0^1$α01​,$\alpha_0^2$α02​,$\alpha_0^3$α03​,$\alpha_0^4$α04​,，然后经过Softmax层转化为概率值，然后分别与隐层向量做加权和，得到的$c^0$c0即作为模型的输入，和$Z^0$Z0一起输入模型

第二个状态的输入为$Z^1$Z1和由$Z^1$Z1经过Attention计算得到的$c^1$c1和模型上一个状态的输出一起作为当前输入

应用

Word Embedding

无监督的，基本思想是通过语境能够理解中心词的意思

Glove

• 两个词如果经常在语料库中一起出现，则这两个词语义接近，相应的词向量也在空间上接近
  

Prediction-based

• 初级版，只用前一个词预测下一个词
  
  语境对中心词的权重要相同，这样中心词才只有唯一的向量表示
  

CBOW & Skip-gram