2019年CS224N课程笔记-Lecture 6: Language Models, RNN, GRU and LSTM_gru处理英语句子

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正文

感觉本节课就讲了两个内容，语言模型和RNN模型。本章我也会发力多多补充，上节课实在太难受了，感觉听不懂，大部分都是各种查资料各种参考555，终于来了个有基础的了5555

Language Modeling/语言模型

语言建模的任务是预测下一个单词是什么，其实语言模型就是用来判断生产下一个词的概率的一个模型。如下图所示：

学生打开了         。到底打开了什么呢？可能是课本，可能是书，可能是电脑，甚至是课桌，这些词语的概率是非常大的，例如烟灰缸、花瓶、房屋、摩天轮，这些词语的概率则很低，因为语义上都不通啊～

用比较官方的话就是：

举个例子就是还是上述例子，他会计算在 ‘学生打开了’ 的前提下生成，各种单词的概率是多少，选择最大的作为输出（往往就是课本、课桌之类的）。

大家肯定还有个疑问就是，这个概率是怎么算的，其实就是在语料库中的。例如一个高中学生日常的语料库，可能打开课本或者课桌都很大概率，但是如果一个研究生日常的语料库，可能预料中出现最多的就是打开论文（ahhhh～）。

我们日常生活中经常使用语言模型：例如输入法会判单你输入内容的后续内容，还有就是百度等搜索引擎，也会给我们预测没有输入完的内容。

但是上面说的太复杂了（理论上可行，实际上时间复杂度太高）～为什么复杂呢？假设你说个一个课文，让我给你生成最后一个词。我的天，按上述方程，我得算半年...而且还有个问题，你说了一段文章，可能我需要生成的词只和文章最后一句（也就是生成该词的这句）有关系。除了这句话前面都是屁话。那么怎么解决这个问题呢？

n-gram Language Models

• 问题 ：如何学习一个语言模型？（或者说最初的语言模型是有问题的，如何学习一个合理可行的语言模型？）
• 回答 ：使用n-gram 语言模型～
• 定义 ：n-gram 是 一个由n个连续单词组成的块
• n=1: “the”, “students”, “opened”, ”their”（只来依赖生成位置的前1个词）
• n=2: “the students”, “students opened”, “opened their”（只来依赖生成位置的前2个词）
• n=3: “the students opened”, “students opened their”（只来依赖生成位置的前3个词）
• n=4: “the students opened their”（只来依赖生成位置的前4个词）
• 想法 ：收集关于不同n-gram出现频率的统计数据，并使用这些数据预测下一个单词。

解释一下就是，其实就是公式中，条件不是1到t了，而是t-n+2到t了，这里面实际上就是t+1前面的n个词的意思。
那么如何得到n-gram和(n-1)-gram的概率？
答案 ：通过在一些大型文本语料库中计算它们(统计近似)

其实就是词频统计，例如你语料库中，‘学生打开课本’出现的最多，假设10次，那么统计次数在‘学生打开’的次数，假设为20次，但是其他的例如‘打开电脑’，‘打开各种’总共才10次，那么百分之50的概率生成‘学生打开课本‘，其他的概率都小于50%，所以就会生成他们打开课本。

看一个课堂中的例子：

例如使用4元模型（n=4），假设在语料库中：

“students opened their” 出现了1000次
“students opened their books” 出现了400次

“students opened their exams” 出现了100次

我们应该忽视上下文中的“proctor”吗？
在本例中，上下文里出现了“proctor”，所以exams在这里的上下文中应该是比books概率更大的。

这个“proctor”的意思，其实是students opened their exams往往和proctor一起出现，但是因为n=4，所以只关注了students opened their，实际上可能是，in a proctor students opened their出现了100次，也就是如果n=5可能实际上就发生了惊天逆转了（打开书出现了个位数--作弊啊小伙子 ahh也可能开卷，但是打开考试出现的可能是100次），所以说n的取值很重要，甚至是不同场景下，n取不同的值会有不同的表现（不同情况下n的最佳取值可能不一样）

n-gram模型的稀疏性问题

问题 ：如果“students open their   w   ” 从未出现在数据中，那么概率值为 0
某种解决方案 ：为每个   w    添加极小数 [公式] 。这叫做平滑（这里可以百度一下拉普拉斯平滑）。这使得词表中的每个单词都至少有很小的概率。
问题 ：如果“students open their” 从未出现在数据中，那么我们将无法计算任何单词 [公式] 的概率值
某种解决方案 ：将条件改为“open their”。这叫做后退。

N的取值问题

然后讨论了一下n的取值问题，这里我用自己的理解说一下吧～，首先从语义的理解上来说，肯定是n越大越好，因为依赖的前n个词越多，语义包含的越多；但是n越大，会导致时间复杂度越高（提升比线性提升还猛，具体忘了是那种提升了）而且也会增加稀疏性问题，所以往往n的取值不会大于5.

N-gram语言模型生成文本的实例

你可以在你的笔记本电脑上，在几秒钟内建立一个超过170万个单词库(Reuters)的简单的三元组语言模型

• Reuters 是 商业和金融新闻的数据集

稀疏性问题 ：概率分布的粒度不大。“today the company” 和 “today the bank”都是4/26 ，都只出现过四次

继续使用这个生成文本（如何出现上述概率相同的情况，我们可以随机选其中一个，或者选概率第二名（例如price））

关于生存文本我说一下，要不然可能有些人会有疑问～

不是说语言模型是生成下一个词吗，为什么生成一个词的模型可以生成一段文本？

举例子：‘我喜欢   ’。生成了 ‘我喜欢nlp’，但是如果继续把生成的话当成输入，是不是就是 ‘我喜欢nlp    ’，也就是循环的生成一个词，把生一次生成的句子作为下一次的输入，这样就可以循环输出文本。

这个地方不知道你有没有疑惑，这样是不是停不下来了/无限生成词？nonono～例如生成了 ‘了’，可能后面生成‘。’的概率非常大，如果生成‘。’就停止（人为写判断）。别较真哟，说什么‘。’可能一个文章中有很多，用‘。’当停止不合适，这个其实有道理嗨，例如生成一个文章，我们可以自己创造一个字符叫<END>，然后在语料库中文章结尾都加上，那就等生成到我们创造的字符就停止就可以了～

例如上述例子，生成流程为（n=2）：

最终结果：

today the price of gold per ton , while production of shoe lasts and shoe industry , the bank intervened just after it considered and rejected an imf demand to rebuild depleted european stocks , sept 30 end primary 76 cts a share .

令人惊讶的是其具有语法但是是不连贯的。如果我们想要很好地模拟语言，我们需要同时考虑三个以上的单词。但增加 n 使模型的稀疏性问题恶化，模型尺寸增大。

如何建立神经元的语言模型

有点绕口，就是如何用神经网络来实现我们刚刚描述的语言模型，上面说的无论是最初的模型（其实就是n=无穷的那个复杂模型）还是n-gram模型都是基于词频的～现在来考虑深度学习解决它～

回忆一下语言模型任务

（刚刚学完，就不翻译了...）

window-based neural model 在第三讲中被用于NER问题

固定窗口神经语言模型

（用刚刚讲的n-gram模型理解就是个n=4的模型）

用上述的例子就是，输入‘学生打开了他们的’然后神经网络会给我们预测出许多词的概率，然后选择最高的作为结果～

比n-gram 语言模型的更加先进的地方：

• 没有稀疏性问题
• 不需要观察到所有的n-grams

存在的问题：

• 固定窗口太小
• 扩大窗口就需要扩大权重矩阵W
• 窗口再大也不够用
• x1和 x2 乘以完全不同的权重。输入的处理不对称

其实上述最关键的点就是，只能处理固定长度的文本，因为如果是可变的，那么W也需要是可变维度的，这个是不可能的。所以我们需要一个神经结构，可以处理任何长度的输入。

循环神经网络/RNN

没错，这个就是我们可以处理任何长度输入的神经网络～

核心想法：重复使用相同的权重矩阵 W

为什么这个网络就可以呢？因为每个xi都乘相同的W，在普通的神经网络中我们知道，其实xi乘的是w中对应的一行，所以要求输入矩阵和W的维度是可以想成的（也就是输入矩阵确定后，W的其中一个维度也固定，所以被固定住了，也就是由词向量和词向量个数决定），但是RNN中每个词向量都乘W，也就是说不管来几个x/输入，都是乘以相同的W（W的维度仅由词向量维度确定）

阿se，这个具体的模型就不解释了吧？h就是隐藏层变量，有两个W矩阵哟～如果你百度RNN经常会听到一句话隐藏变量hi由hi-1和xi决定，看看图，是不是这么回事？

RNN的 优点

• 可以处理任意长度的输入
• 步骤 t 的计算(理论上)可以使用许多步骤前的信息
• 模型大小不会随着输入的增加而增加
• 在每个时间步上应用相同的权重，因此在处理输入时具有对称性

RNN的 缺点

• 递归计算速度慢
• 在实践中，很难从许多步骤前返回信息
• 梯度爆炸和梯度衰减

具体原因有的介绍了有的下节课会说的～

RNN模型的训练

（一个模型就是训练集获取、模型构建、正向传播、反向传播、损失函数、优化器等内容）

获取一个较大的文本语料库，该语料库是一个单词序列
输入到RNN模型中，计算每个步骤 t 的输出分布（课件中的LM是语言模型的意思），即预测到目前为止给定的每个单词的概率分布
步骤 t 上的损失函数为预测概率分布与真实下一个单词之间的交叉熵，即如下公式：

将其平均，得到整个训练集的总体损失

然而：计算 整个语料库xi的损失和梯度太昂贵了

在实践中，我们通常将xi看做一个 句子或是文档
回忆 ：随机梯度下降允许我们计算小块数据的损失和梯度，并进行更新。
计算一个句子的损失(实际上是一批句子)，计算梯度和更新权重。重复上述操作。

反向传播

问题：如何计算重复的权重矩阵 的偏导数 

回答 ：重复权重的梯度是每次其出现时的梯度的总和，即

why？为什么？为什么是每次其出现时的梯度的总和？因为链式准则～

问题 ： 如何计算蓝色框公式？
回答 ：反向传播的时间步长t,t-1,...,0。累加梯度。这个算法叫做“backpropagation through time/通过时间的反向传播”

用RNN语言模型生成文本

就像n-gram语言模型一样，您可以使用RNN语言模型通过重复采样/hi来生成文本 。采样输出/隐藏层hi-1是下一步的输入。

RNN可以训练各种各类的样本，例如演讲、哈利波特、食谱等，虽然有很多优势，但是也有很多缺点～

相比n-gram更流畅，语法正确，但总体上仍然很不连贯
食谱的例子中，生成的文本并没有记住文本的主题是什么
哈利波特的例子中，甚至有体现出了人物的特点，并且引号的开闭也没有出现问题
也许某些神经元或者隐藏状态在跟踪模型的输出是否在引号中
RNN是否可以和手工规则结合？可以做到，例如Beam Serach，但是可能很难做到

评价模型

标准语言模型评估指标是perplexity困惑度，如上公式，T是由讲究的（貌似3/2，可以降低某些影响大的因素的影响），这等于交叉熵损失的指数，困惑度越低越好

RNN大大改善了困惑/降低了困惑值

为什么要关心语言建模

语言模型是一项基准测试任务，它帮助我们衡量我们在理解语言方面的进展
生成下一个单词，需要语法，句法，逻辑，推理，现实世界的知识等
语言建模是许多NLP任务的子组件，尤其是那些涉及生成文本或估计文本概率的任务，例如：

• 预测性打字
• 语音识别
• 手写识别
• 拼写/语法纠正
• 作者识别
• 机器翻译
• 摘要
• 对话
• 等等

概要重述

语言模型： 预测下一个单词系统（循环起来就是预测文本的了～）

循环神经网络/RNN：

• 包括一系列神经网络
• 可以采用任意长度的顺序输入
• 在每一步上应用相同的权重
• 依赖上一步的隐藏层hi-1生成i次输出

循环神经网络!=语言模型（RNN可以实现语言模型）
我们已经证明，RNNs是构建LM的一个很好的方法。
但RNNs的用处要大得多!（为什么说RNNs，因为除了RNN还有gru和LSTM）

RNN可以用于标记

输出的结果就是对应的标签/标记（标记这个可以用one-hot表示）

RNN可以用于感情分类

由两种RNN结构，一种是最后一项输出的结果作为感情分类的结果，另一种则是将所有生成结果都统计起来生成感情分类的结果。也就是课堂中的，如何计算句子编码

• 使用最终隐层状态
• 使用所有隐层状态的逐元素最值或均值

（Sentence encoding可能是一种处理方式，例如根据生成结果的中间形式提取出感情，或者取均值或者最值后再判断，因为我没搞过感情分类这部分，所以也有点不是很确定）

RNN可以实现编码器

编码器和解码器是注意力机制中的一个内容，后续肯定会学习的～，编码器和解码器其实都是RNN实现的（也可能是RNN的变种）

RNN-LMs可用于生成文本

这也就是上面一直说的这个事情，当然上面说的是文本生成后续文本，下面举个音频生成文本的例子，类似语言转文字、根据语音生成后续可能的内容或者类似语音小助手的那种问答～

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