Sequence-to-Sequence模型原理_sequence-to-sequence机制

1. 前言

本文讲解Sequence-to-Sequence（Seq2Seq）模型原理。
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本文归属于：自然语言处理系列
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前文：循环神经网络的改进：多层RNN、双向RNN与预训练
后文：注意力机制（Attention）：Seq2Seq模型的改进

2. Seq2Seq模型结构

在机器翻译等多对多（many to many）NLP任务中，输入和输出序列长度往往不固定。RNN每读取一个新的输入$x_t$，就会生成状态向量$h_t$作为当前时刻的输出和下一时刻的输入状态，将$T$个输入$x_0\sim x_T$依次输入RNN，相应地会产生$T$个输出，即输入和输出序列长度必定相同，因此RNN不适合解决该类问题。适合解决这种输入和输出序列长度均不固定的NLP任务的模型是Seq2Seq模型。
Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器用于编码输入序列信息，其将任意长度的输入序列包含的信息编码成一个信息向量。解码器用于解码信息向量，生成输出序列。

2.1 编码器（Encoder）

Seq2Seq模型的Encoder编码输入序列信息，从输入序列中提取特征。由于Encoder的输入是一个序列，因此Encoder一般是一个RNN。从理论上来说，Encoder可以是任意结构的神经网络。在深度学习实践中，Encoder一般是一个与Decoder类型相同的RNN。

2.2 解码器（Decoder）

Decoder解码Encoder生成的信息向量，生成输出序列。Decoder是一个RNN，其初始状态不是全0向量，而是Encoder的最后一个状态。
在生成序列时，将Encoder的最后一个状态作为Decoder的初始状态，将起始符[start]输入Decoder RNN，Decoder RNN将状态向量更新为$S_1$，将$S_1$输入$Softmax$分类器，可以生成预测概率$P_1$，根据概率$P_1$可以确定第一个生成序列元素$Z_1$。Decoder RNN将$Z_1$作为输入，将状态向量从$S_1$更新为$S_2$，将$S_2$输入$Softmax$分类器，可以生成预测概率$P_2$，根据概率$P_2$可以确定下一个生成序列元素$Z_2$。以此类推，将$Z_{t-1}$作为输入，将状态向量从$S_{t-1}$更新为$S_t$，将$S_t$输入$Softmax$分类器，可以生成预测概率$P_t$，根据概率$P_t$确定下一个生成序列元素为停止符[stop]。
当生成的元素为停止符，则终止序列生成，返回$Z_1{Z}_2\cdots Z_{t-1}$为生成的输出序列。

3. Seq2Seq模型改进

3.1 Encoder改进方法

3.1.1 结构改进

Encoder对输入序列进行处理，将输入序列信息压缩到信息向量中。Encoder最后一个状态是整个输入序列的概要，即对输入序列的编码。在理想状态下，Encoder最后一个状态包含了整个输入序列的完整信息。
当Encoder采用RNN结构，而且输入序列很长，则RNN会遗忘输入序列部分信息。当Encoder部分信息被遗忘，则Decoder接收到的信息向量中不包含输入序列的完整信息，因此Decoder生成的输出序列肯定存在偏差。缓解RNN的遗忘问题，显然可以使用前文循环神经网络的改进中所述双向RNN方法改进Encoder。

当使用双向RNN结构改进Encoder，Encoder输出的最后一个状态向量长度会变成单向RNN的两倍，但是Encoder和Decoder的状态向量维度并不要求必须相同。在此情况下，Encoder状态向量长度是Decoder状态向量长度的2倍。

此外，还可以使用前文所述多层RNN方法改进Encoder结构，使得Encoder信息编码能力更强。

3.1.2 训练方法改进

改进训练方法，使得Encoder被训练的更好，显然可以使用前文所述预训练方法。当Encoder使用了Embedding层，则可以事先在大数据集上预训练Embedding层。此外，还可以使用多任务学习（Multi-Task Learning）方法使Encoder被训练的更好。
比如在机器翻译中，Encoder输入为一种语言句子，Decoder生成另一种语言对应的句子。训练数据是两种不同语言的“句子对”。将语言A翻译成语言B可以视为一个任务，可以添加多个任务，比如将语言A翻译成语言C、语言D等等，甚至可以将语言A翻译成语言A本身。在这些任务中，均共用一个Encoder，这样处理可使训练Encoder的数据多好几倍，使Encoder被训练的更好。

3.2 Decoder改进方法

3.2.1 Teacher Forcing

在训练Seq2Seq模型时，Decoder在$t$时刻的输入为$t-1$时刻输出状态向量经过$Softmax$分类器选定的元素。如果$t-1$时刻的输出是错误的，则RNN在$t$时刻接收了一个错误的输入，因此$t$时刻的输出也很可能是错误的，而且这种错误会一直传递下去。
使用Teacher Forcing，在训练Seq2Seq模型时，Decoder在$t$时刻的输入并非一定为$t-1$时刻输出状态向量经过$Softmax$分类器选定的元素，而是有一定概率采用正确的序列元素作为输入。

3.2.2 Beam Search

Beam Search（集束搜索）不总是选取$t-1$时刻输出概率值最大的元素，而是选取$t-1$时刻输出概率值最大的$top$-$k$个元素作为$t$时刻Decoder的输入。分别将$t-1$时刻的$k$个不同的输出作为$t$时刻的输入，对于每一个输入，Decoder计算出在$t$时刻所有$l$个候选元素的概率，然后在$kl$个结果中选择概率值最大的$top$-$k$个元素作为$t+1$时刻Decoder的输入，并重复这个过程。
Beam Search用于模型测试阶段，可减小模型训练阶段性能与测试阶段性能的差异。

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改进Seq2Seq模型，除了上述方法之外，还有一种方法：注意力机制（Attention）。Attention可以避免RNN遗忘的问题，而且可以让RNN关注最相关的信息，从而大幅提高机Seq2Seq模型的效果。Attention原理请参见后文：注意力机制（Attention）：Seq2Seq模型的改进。

4. 参考资料链接

1. https://www.jianshu.com/p/80436483b13b
2. https://blog.csdn.net/qq_30219017/article/details/89090690
3. https://www.youtube.com/watch?v=gxXJ58LR684&list=PLvOO0btloRnuTUGN4XqO85eKPeFSZsEqK&index=7