基于attention的seq2seq机器翻译实践详解_attention seq2seq中文翻译

理理思路

• 文本处理，这里我是以eng_fra的文本为例，每行是english[tab]french，以tab键分割。获取文本，清洗。

• 分别建立字典，一个english，一个french。

• 根据字典写好seq2id的函数（文本序列->数字序列），并调用将文本序列化。

• 初始化Encoder，Decoder模型；选择合适的优化器；设置lr，epochs等参数；

• 开始循环迭代：

  1.因为文本太大，这里是随机选择某句进行训练。

  2.句子通过Encoder，Encoder产生新的隐层和每层的输出；再将开始标志<SOS>通过传给Decoder结合Encoder的隐层和每层的输出（期间用到attention，下面详细讲解）产生新的预测值；这个预测值将循环替代刚才的<SOS>也就是作为上一轮的输入，继续预测，直到预测出现结束符<EOS>或者达到自己规定预定长度结束。

  3.对损失链式求导，更新参数。

• 评估模型：因为Encoder和Decoder是训练好的，将选取的数据像上面的循环中的一样产生结果序列，对结果序列和真实序列进行比较。

文本处理，建立字典，seq2id就不用说了，这个是一般的神经网络自然语言处理必须经过的步骤。下面我来根据我的理解讲下剩下的部分，其中着重讲解Encoder，Attention，Decoder模型及过程。

 

Encoder

这个其实简单，我们先回忆下这个流程图：

可以看出这个就是简单的RNN，和平常的RNN做的分类任务是一样的，只不过之前的RNN我们需要的只是最后隐层，而这次我们需要它的每一个时间点的输出，即：

 

红色箭头所标。原因是为了实现attention机制，下面会讲具体的attention实现。现在该看我们的Encoder模型的代码啦！

细节如图所示。这里网络就两个一个Embeddng层，一个网络GRU。forward的数据流图也就是输入的是词和上一次的隐层hidden如果当前是第一次，则通过下面的init_hidden函数初始化一个hidden。然后词经过Embedding后，通过GRU产生一个每个时间点的输出列表inputs和最后的隐层hidden。

train运行代码为：

然后就是Decoder了，Decoder暂时我知道的有两种，分别为Bahdanau et al. model和Luong et al. model。下面按照难易理解顺序我先讲Bahdanau et al. model，然后讲Luong et al. model。

 

Bahdanau et al. model

这个就是我之前刚讲的那个模型，我们先来看图：

上面的这个就是基于attention的Decoder模型。我们先根据模型来慢慢的梳理我们的网络模型。

首先得需要Embedding层来完成数据输入；然后很明显需要一个GRU网络来预测词和产生接下来的隐层；而GRU由图来看得需要attention网络来评分；而GRU预测词又需要有线性层来映射到分类上，因此又多了两个网络层。总共4个网络。我们来看下代码：

这里的attention网络我一会说的。继续，我们看着下面这个图来说接下来的数据流图。

从下往上看，首先是attention根据每个Encoder输出和Decoder的上一次隐层给出每个边的得分，然后和上一次训练的预测值Embedding后cat到一起，和Decoder它的上一个时刻的隐层作为输入进入此刻的GRU，然后输出的时候就跟这个图有点差异了（应该是地方太小，图的主人画不下了吧）：这个时候产生的output像我们那样，应该直接把output经过线性层输出分类了；而这个是讲output和刚才的那个attention又cat到了一起再经过线性层映射到目标语言的词典上。（应该是这样会是准确度更高吧，只是猜测。）最后再将线性层softmax下，得到具体的词。就是这么个结果，我们来看下代码吧：

context的命名来源是上下文的意思，因为attention就是为了关系到上下文而又不缺失本身的侧重点。

 

而我用的是接下来的这个Decoder，听我详细讲解，其实和上面的这个Decoder基本相似。

 

Luong et al. model

这个模型和上面的差不多，就是数据流通顺序有点差异和context使用有点不同。

首先这个网络和上面的是一样的。都是4个，分别为：Embedding层，attention层，GRU层，线性层。

不同的是下面的流程：

这里是用到了上一时刻的context（attention值）和上一次预测的词Embedding后cat到一起，经过GRU的。然后和上面的一样了，再计算此次的context（attention值）并和此次的GRU输出的output cat到一起经过线性层然后softmax得出预测值。

代码为：

我们来看看这个在train的运行过程：

这个过程首先它的结束标志是标准预测序列的长度，但也可以是遇到结束符<EOS>。其次，我们看出这里用的loss评价指标是我们的最普通的那种和target比较得出loss，而没有用到BLEU评价算法。

 

attention

终于到了我们的attention了，坚持住！

首先我们要知道这个是为了给每个Encoder的output计算权重。其中计算每个权重的score有三种方法：

分别为：dot方法，general方法，concat方法。其中h_t是Encoder第t个output，此时的目标是预测Decoder的第t个词。h_s是Encoder的当前隐层。

很明显通过这个公式，我们知道：

如果是dot方法，只需要参数encoder_hidden和output_t即可；如果是general方法，就需要output_t经过一个线性层（因为线性层里只有个W，当然b另说，无伤大雅）和encoder_hidden dot下就行了；下面的cat方法就也很明显了，重点是哪个v_a，这个是一个参数，可以进行更新的参数，刚开始可随机初始化。无论用哪个方法，我们最后都得softmax下，算出相对的权重。

这个的整个流程图是这样的：

我们来看看这个代码：

上面解释很详细，应该能看懂的。

 

下面来介绍一个teacher_forcing方法以及teacher_forcing_ratio的用途。

 

teacher_forcing

我们在Decoder预测的时候，都是用到上一次预测的结果，一般情况下，在预测的前几轮都是不正确的，也就是说前面的预测本来就不正确，后面根据前面的结果再预测就是错上加错了。所以，为了加快模型训练的速度，我们引入teacher_forcing方法。很简单，就是在前几轮不管之前预测的结果，此次要用到的前面的词为真正的target词，代码为：

然而，我们有时候并不知道到底前面多少轮用到teacher_forcing，又是从什么时候开始不用的呢？后来我们又提出了teacher_forcing_ratio比率{0-1之间}。就是有teacher_forcing_ratio的几率我们用到teacher_forcing方法。实现为：

 

更新

这就没什么好讲的了，上代码吧：

上面的懂了，评估的也就不用讲了。

 

结果显示

 

不足以及今后的安排

不足：

• Encoder应该用到的是biGRU，而我的是单向GRU

• loss计算方法没有用到BLEU

• 没有将另一种Decoder放入train中

安排：

• 将上面的不足实现了

• 调参得出最佳精确度

• 得出不加attention的精确度，作对比

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感谢哈工大的资料以及实验室余南师兄和宋阳师姐的指点！

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