论文阅读BiDAF-Bidirectional attention flow for machine comprehension_c2q注意和q2c

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-05-03 04:01:19

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c2q注意和q2c

BiDAF-用于机器理解的双向注意力流

摘要

机器理解（MC），回答关于给定文本段落的查询，要求对文本和查询之间的复杂交互进行建模。目前的方法都使用单向注意力。
本文提出了双向注意力流网络。是个多级的分层结构。在多个不同层面的粒度上表示文本。without early summarization。在SQuAD数据集和CNN/DailyMail完形填空数据集上取得了目前最好的效果。

1 介绍

取得进步的重要因素之一是神经注意力机制的使用，使得系统能够在文本段落中（用于MC）/或者在图像中（用于视觉QA）专注于目标区域。这对于回答问题来说，是最有关的。
之前的工作中，注意力机制有以下几个特征：

计算过的注意力权值被用来从上下文中提取最相关的信息，概括上下文到一个定长的向量中。
在文本中，注意力机制经常是暂时的动态，当前时刻的注意力权值是之前时刻的attended向量的函数。
通常是单向的。

本文介绍了双向注意力流网络，一种多层分级结构，在不同层级的粒度上给文本段落表征来建模。
BiDAF包括字符级别，单词级别，上下文嵌入，（ character-level, word-level, and contextual embeddings），使用双向注意力流获得query-aware文本表示。
BiDAF和之前流行的注意力范式（paradigm）相比，在以下几个方面有所提高：

注意力层不被用来概括上下文段落到一个定长的向量中。每个时间步都计算注意力，每个时间步的attended向量，和前一层的表征（representations），都允许流向(flow through)随后的建模层（modeling layer）。这降低了由早期概括引起的信息损失。
使用memory-loss注意力机制。当通过时间迭代地计算注意力时，每个时间步的注意力只是当前时间步的查询和文本段落的函数，并不直接取决于之前时间步的注意力。
将注意力层和建模层的功能分开，让注意力层专注于学习查询和文本之间的注意力，让建模曾专注于学习query-aware文本表征的交互（即注意力层的输出）。这让每个时间步的注意力，不会被之前时间步的错误信息影响。
本文实验表明，memory-less注意力比动态注意力更好。
使用双向注意力，query-to-context and context-to-query，为彼此提供互补的信息。

2 模型

包括六层：

字符嵌入层：将每个单词映射(map)到一个向量空间，使用字符级别的卷积神经网络CNN。
单词嵌入层：将每个单词映射到一个向量空间，使用预训练单词嵌入模型。
文本嵌入层：使用从附近的的单词中获得的上下文线索，优化单词的嵌入。
以上三层用于查询和文本。
注意力流层：将查询向量和文本向量结合，为文中每个单词产生一组query-aware特征向量。
建模层：使用循环神经网络RNN扫描文本。
输出层：给出查询的答案。

2.1 字符嵌入层

映射每个单词到一个高维的向量空间。
{X1, X2,…, Xt}表示输入的文本。
{Q1, Q2,…, Qj}表示输入的查询。
使用CNN获得每个单词的字符嵌入。字符嵌入为向量，可以看作CNN的一维输入，向量的size就是CNN的输入channel size。
CNN的输出在整个宽度上经过最大池化操作后，获得每个单词的定长向量。

2.2 单词嵌入层

该层也映射每个单词到一个高维向量空间。
使用预训练的词向量来获得每个单词的固定的词嵌入。
字符和单词嵌入向量的连接，传递给一个两层的网络。该网络的输出是d维向量的两个序列，或者说是两个矩阵：文本X（d x T）和查询Q（d x J）

2.3 文本嵌入层

在之前的嵌入之上，使用LSTM来给单词之间的短暂交互建模。使用双向LSTM，并连接两个方向LSTM的输出。从文本词向量X（d x T）中得到H（2d x T），从查询词向量Q（d x J）中得到U（2d x J）。
H和U中的2d维度，是由于连接了LSTM的正向和反向输出，每个方向都有一个d维的输出。

模型的前三层，都是用来从查询和文本中，在不同层级的粒度上，计算特征。类似(akin to)计算机视觉领域中，卷积神经网络CNN中的多级特征计算。

2.4 注意力流层

该层从文本和查询单词中连接、融合信息。
和之前的注意力机制不同，并不会把查询和文本概括成单独的特征向量。相反，每个时间步的注意力向量，和前几层的嵌入，都流入随后的建模层。降低了由早期概括引起的信息丢失。
该层的输入是文本H和查询U的上下文向量表征。
该层的输出是文本单词的query-aware向量表征 G ，和前几层的上下文嵌入。
在该层，计算两个方向的注意力：context-2-query和query-2-context。这些注意力，源自一个共享相似度矩阵 S（T x J），在文本 H 和查询 U 之间的上下文嵌入中，Stj 代表第 t 个文本单词和第 j 个查询单词之间的相似度。矩阵 S 按该式计算：
在这里插入图片描述
α 是一个可训练标量函数，计算两个输入向量之间的相似度。

C2Q Attention

计算查询中哪个单词和每个文本单词最相关。

知识盲区：softmax()是什么？

Q2C Attention

计算文本中哪个单词和每个查询单词最相似。

2.5 建模层

该层的输入是 G ，编码了文本单词的query-aware表征。
该层的输出获取了由查询决定的文本单词交互。这和文本嵌入层不同，文本嵌入层获取的文本单词交互和查询无关。
使用两层的双向LSTM网络，每个方向的输出size是 d 。得到矩阵 M（2d x T），将其传入输出层来预测答案。
矩阵 M 的每一个列向量包含关于全文和查询的单词的上下文信息。

2.6 输出层

该层是根据应用专用的。BiDAF的模块化性质(modular nature)使得我们可以轻松地根据任务改变输出层，因为其他层几乎都是一样的。
以QA任务为例描述输出层。
QA任务要求找到段落中的子短语来回答查询。该子短语通过预测段落中短语的开始和结束位置来得到。通过下式得到开始位置的概率分布：
在这里插入图片描述
通过下式得到结束位置的概率分布：

训练过程：
定义loss函数：

测试过程：
答案区域（k, l），其中k<l，并且的值最大，则为答案。
这可以通过动态规划(dynamic programming)在线性时间内求解。