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2018.06.06论文：12个NLP分类模型_nlp多分类模型

作者：我家小花儿 | 2024-04-18 20:40:14

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nlp多分类模型

https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/80698930

注1：本文翻译自GitHub上的一篇介绍，介绍了基于深度学习的文本分类问题。代码和部分模型介绍在GitHub上：https://github.com/DX2017/text_classification

注2：本文参考风起云杨译文：https://blog.csdn.net/qq_35273499/article/details/79498733 并加入自己的理解整理。

1 概述

这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。它具有文本分类的各种基准模型。

它还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联（作者的一篇论文：链接：large scale muli-label text classification with deep learning）。

虽然这12个模型都很简单，可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余，但是这些模型中的其中一些是非常经典的，因此它们可以说是非常适合作为基准模型的。每个模型在模型类型（github代码）下都有一个测试函数。这个几个模型也可以用于构建问答系统，或者是序列生成。

如果你想了解更多关于文本分类，或这些模型可以应用的任务的数据集详细信息，可以点击链接进行查询，我们选择了一个：https://biendata.com/competition/zhihu/

1.1模型概览

这篇文章介绍的模型有以下：

1.fastText
2.TextCNN
3.TextRNN
4.RCNN
5.分层注意网络（Hierarchical Attention Network）
6.具有注意的seq2seq模型（seq2seq with attention）
7.Transformer(“Attend Is All You Need”)
8.动态记忆网络（Dynamic Memory Network）
9.实体网络：追踪世界的状态
10.Ensemble models
11.Boosting：
该模型是多模型堆叠而来的。每一层都是一个模型。结果将基于加在一起的logits，层之间的唯一链接是标签权重。每个标签的浅层预测误差率将成为下一层的权重。那些错误率很高的标签会有很大的权重。所以后面的层将更加关注那些错误预测的标签，并试图修复前一层的误差。结果是，我们可以得到一个很强大的模型。查看： a00_boosting/boosting.py

还包括一下其他模型：

1.BiLstm Text Relation
2.Two CNN Text Relation
3.BiLstm Text Relation Two RNN

1.2各模型效果对比：

性能（多标签标签预测任务，要求预测能够达到前5，300万训练数据，满分：0.5）
性等对比

1.4 代码用法：

模型在xxx_model.py中
运行python xxx_train.py来训练模型
运行python xxx_predict.py进行推理（测试）。
- 运行环境：

python 2.7+tensorflow 1.1

TextCNN 模型已经可以转换成python 3.6版本

注意：

一些util函数是在data_util.py中的；典型输入如：“x1 x2 x3 x4 x5 label 323434”，其中“x1，x2”是单词，“323434”是标签；它具有一个将预训练的单词加载和分配嵌入到模型的函数，其中单词嵌入在word2vec或fastText中进行预先训练。

2 模型细节：

2.1 快速文本（fastText）

介绍

参考：https://www.sohu.com/a/219080991_129720

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法，不过这个项目其实是有两部分组成的：

一部分是文本分类paper：A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text
Classification（高效文本分类技巧）。
另一部分是词嵌入学习（paper:P. Bojanowski*, E. Grave*, A. Joulin, T. Mikolov, Enriching Word Vectors with Subword Information（使用子字信息丰富词汇向量））。

本文主要关注FastText 用于文本分类，其词向量的用法可以参考博文：NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记）

fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在学术上并没有太大创新。但是它的优点也非常明显，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上，能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内。可以看出fastText有两个主要的特点：
1. 速度很快
2. 在速度的基础上精度较高。

对应的解决办法就是：

层级简单 + embedding叠加 + 分层Softmax
字符级别的n-gram

解释

快的原因：
1. 层级简单:
2. 单词的embedding叠加获得的文档向量. 全连接参数由 n * L * 1024 变成 1 * L * 1024
3. 在输出时，fastText采用了分层Softmax，大大降低了模型训练时间：

标准的Softmax回归中，要计算y=j时的Softmax概率：，我们需要对所有的K个概率做归一化，这在|y|很大时非常耗时。于是，分层Softmax诞生了，它的基本思想是使用树的层级结构替代扁平化的标准Softmax，使得在计算时，只需计算一条路径上的所有节点的概率值，无需在意其它的节点。

下图是一个分层Softmax示例：

树的结构是根据类标的频数构造的霍夫曼树。K个不同的类标组成所有的叶子节点，K-1个内部节点作为内部参数，从根节点到某个叶子节点经过的节点和边形成一条路径。从根节点走到叶子节点，实际上是在做了3次二分类的逻辑回归。通过分层的Softmax，计算复杂度一下从|K|降低到log|K|。

准的原因：字符级别的n-gram：

word2vec把语料库中的每个单词当成原子的，它会为每个单词生成一个向量。这忽略了单词内部的形态特征，比如：“apple” 和“apples”，“达观数据”和“达观”，这两个例子中，两个单词都有较多公共字符，即它们的内部形态类似，但是在传统的word2vec中，这种单词内部形态信息因为它们被转换成不同的id丢失了。

为了克服这个问题，fastText使用了字符级别的n-grams来表示一个单词。对于单词“apple”，假设n的取值为3，则它的trigram有:

“<ap”, “app”, “ppl”, “ple”, “le>”

其中，<表示前缀，>表示后缀。于是，我们可以用这些trigram来表示“apple”这个单词，进一步，我们可以用这5个trigram的向量叠加来表示“apple”的词向量。

这带来两点好处：（论文中怎么说》》》》》？？？？）

对于低频词生成的词向量效果会更好。因为它们的n-gram可以和其它词共享。
对于训练词库之外的单词，仍然可以构建它们的词向量。我们可以叠加它们的字符级n-gram向量。

总结

于是fastText的核心思想就是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。这中间涉及到两个技巧：字符级n-gram特征的引入以及分层Softmax分类。github代码：p5_fastTextB_model.py

2.2文本卷积神经网络（Text CNN）

《卷积神经网络进行句子分类》ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassiﬁcation论文的实现

结构：降维—> conv —> 最大池化 —>完全连接层——–> softmax

github代码查看：p7_Text CNN_model.py

textcnn

卷积神经网络是解决计算机视觉问题的主要手段。现在我们将展示CNN如何用于NLP，特别是文本分类。句子长度会略有不同。所以我们将使用padding来获得固定长度，n。

对于句子中的每个标记，我们将使用单词嵌入来获得一个固定的维度向量d。所以我们的输入是一个二维矩阵：（n，d）。这跟CNN用于图象是类似的。

首先，我们将对我们的输入进行卷积计算。他是滤波器和输入部分之间的元素乘法。我们使用k个滤波器，每个滤波器是一个二维矩阵（f，d）注意d与词向量的长度相同。现在输出的将是k个列表，每个列表的长度是n-f+1。每个元素是标量（scalar）。请注意，第二维将始终是单词嵌入的维度。我们使用不同的大小的滤波器从文本输入中获取丰富的特征，这与n-gram特征是类似的。

其次，我们将卷积运算的输出做最大池化。对于k个特征映射，我们将得到k个标量。

第三，我们将连接所有标量来获得最终的特征。他是一个固定大小的向量。它与我们使用的滤波器的大小无关。

最后，我们将使用全连接层把这些特征映射到之前定义的标签。

2.3文本循环神经网络（Text RNN）

Github 代码查看：p8_Text RNN_model.py

尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现，但CNN有个最大问题是固定 filter_size 的视野，一方面无法建模更长的序列信息，另一方面 filter _size 的超参调节也很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是递归神经网络（RNN, Recurrent Neural Network），能够更好的表达上下文信息。

模型结构：embedding—>bi-drectional lstm —> concat output –>average—–> softmax layer

通过利用双向LSTM建模，然后输出最后一个词的结果直接接全连接层softmax输出了。

2.4 双向长短期记忆网络文本关系（BiLstm Text Relation）

Github 代码查看：p9_BiLstm Text Relation_model.py

结构：结构与Text RNN相同。但输入是被特别设计，直接把两个句子进行拼接。

例如：

#   "how much is the computer? EOS price of laptop"---> label:1

“EOS”是一个特殊的标记，将问题1和问题2分开。但是模型并没有把两个句子分割开来，而是当做一个输入进行建模: 把 (背后的逻辑应该是 BiLstm 的自动“双向”建模能力)

2.5 两个卷积神经网络文本关系（two CNN Text Relation）

Github 代码查看：p9_two CNN Text Relation_model.py

结构：首先用两个不同的卷积来提取两个句子的特征，然后连接两个特征，使用线性变换层将投影输出到目标标签上，然后使用softmax二分类。

更多文档、代码参考参见USTC大佬、iflytek之光 Randolph的github库：Text-Pairs-Relation-Classification

2.6 双长短期记忆文本关系双循环神经网络（BiLstm Text Relation Two RNN）

Github 代码查看：p9_BiLstm Text Relation Two RNN_model.py

结构：一个句子的一个双向lstm（得到输出1），另一个句子的另一个双向lstm（得到输出2）。拼接之后加全连接，最后：softmax（输出1 输出0）

2.7 循环卷积神经网络（text-RCNN）

Github 代码查看：p71_TextRCNN_model.py

《用于文本分类的循环卷积神经网络》Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification论文的实现。

结构：1）循环结构（卷积层）2）最大池化3）完全连接层+ softmax

重点是循环结构（卷积层），在循环神经网络中，加入了“上一个单词”的词向量，类似于卷积神经网络的2-gram特征。这就是为什么是循环网络却叫卷积层，重点代码如下：


    def get_context_left(self,context_left,embedding_previous):
        """
        :param context_left:
        :param embedding_previous:
        :return: output:[None,embed_size]
        """
        left_c=tf.matmul(context_left,self.W_l) #context_left:[batch_size,embed_size];W_l:[embed_size,embed_size]
        left_e=tf.matmul(embedding_previous,self.W_sl)#embedding_previous;[batch_size,embed_size]
        left_h=left_c+left_e
        context_left=self.activation(left_h)
        return context_left
 
    def get_context_right(self,context_right,embedding_afterward):
        """
        :param context_right:
        :param embedding_afterward:
        :return: output:[None,embed_size]
        """
        right_c=tf.matmul(context_right,self.W_r)
        right_e=tf.matmul(embedding_afterward,self.W_sr)
        right_h=right_c+right_e
        context_right=self.activation(right_h)
        return context_right

2.8 分层注意力

代码：p1_HierarchicalAttention_model.py

《用于文档分类的分层注意网络》Hierarchical Attention Networks for Document Classiﬁcation 论文的实现。

结构：

词编码器：词级双向GRU，以获得丰富的词汇表征
词注意力：词级注意在句子中获取重要信息
句子编码器：句子级双向GRU，以获得丰富的句子表征
句子注意：句级注意以获得句子中的重点句子
FC + Softmax

它有两个独特的特点：

1）它具有体现文件层次结构的层次结构

2）它在单词和句子级别使用两个级别的注意力机制，它使模型能够捕捉到不同级别的重要信息。

一个重要问题： ==Uw和Us 的来源去向？==

计算方式：
- 就是一个随机初始化的“权重向量”，通过训练更新，每次计算出前向神经网络的隐层输出之后，乘以权重得到注意力向量。

从代码来研究：


def AttentionLayer(self, inputs, name):
    #inputs是GRU的输出，size是[batch_size, max_time, encoder_size(hidden_size * 2)]
    with tf.variable_scope(name):
        # u_context是上下文的重要性向量，用于区分不同单词/句子对于句子/文档的重要程度,
        # 因为使用双向GRU，所以其长度为2×hidden_szie
        u_context = tf.Variable(tf.truncated_normal([self.hidden_size * 2]), name='u_context')
        #使用一个全连接层编码GRU的输出的到期隐层表示,输出u的size是[batch_size, max_time, hidden_size * 2]
        h = layers.fully_connected(inputs, self.hidden_size * 2, activation_fn=tf.nn.tanh)
        #shape为[batch_size, max_time, 1]
        alpha = tf.nn.softmax(tf.reduce_sum(tf.multiply(h, u_context), axis=2, keep_dims=True), dim=1)
        #reduce_sum之前shape为[batch_szie, max_time, hidden_szie*2]，之后shape为[batch_size, hidden_size*2]
        atten_output = tf.reduce_sum(tf.multiply(inputs, alpha), axis=1)
        return atten_output
 
###########################################################################################
 
1. 词向量层：省略
 
2. 句子级注意力：
def sent2vec(self, word_embedded):
    with tf.name_scope("sent2vec"):
        #GRU的输入tensor是[batch_size, max_time, ...].在构造句子向量时max_time应该是每个句子的长度，所以这里将
        #batch_size * sent_in_doc当做是batch_size.这样一来，每个GRU的cell处理的都是一个单词的词向量
        #并最终将一句话中的所有单词的词向量融合（Attention）在一起形成句子向量
 
        #shape为[batch_size*sent_in_doc, word_in_sent, embedding_size]
        word_embedded = tf.reshape(word_embedded, [-1, self.max_sentence_length, self.embedding_size])
        #shape为[batch_size*sent_in_doce, word_in_sent, hidden_size*2]
        word_encoded = self.BidirectionalGRUEncoder(word_embedded, name='word_encoder')
        #shape为[batch_size*sent_in_doc, hidden_size*2]
        sent_vec = self.AttentionLayer(word_encoded, name='word_attention')
        return sent_vec
 
3.文档级注意力
def doc2vec(self, sent_vec):
    #原理与sent2vec一样，根据文档中所有句子的向量构成一个文档向量
    with tf.name_scope("doc2vec"):
        sent_vec = tf.reshape(sent_vec, [-1, self.max_sentence_num, self.hidden_size*2])
        #shape为[batch_size, sent_in_doc, hidden_size*2]
        doc_encoded = self.BidirectionalGRUEncoder(sent_vec, name='sent_encoder')
        #shape为[batch_szie, hidden_szie*2]
        doc_vec = self.AttentionLayer(doc_encoded, name='sent_attention')
        return doc_vec
4. 全连接层：省略

2.9具有注意的Seq2seq模型

具有注意的Seq2seq模型的实现是通过《共同学习排列和翻译的神经机器翻译》NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE来实现的。

首先学习一下什么是seq2seq模型：https://blog.csdn.net/qq_27505047/article/details/79531049

2.9.1 encoder to decoder

首先是第一篇《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》，这篇论文算是在自然语言处理(NLP)中第一个使用attention机制的工作，将attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT)，NMT其实就是一个典型的Seq2Seq模型，也就是一个encoder to decoder模型，传统的NMT使用两个RNN，一个RNN对源语言进行编码，将源语言编码到一个固定维度的中间向量，再使用一个RNN进行解码翻译到目标语言:

按照论文所述，encoder中的每个隐层单元的计算公式为：

encoder的输出语义编码向量c为：

而decoder通过将联合概率p(y)分解成有序条件来定义翻译y的概率：

2.9.2 引入注意力机制

而引入注意力机制后的模型如下：

此时，关于p(y)的定义变化如下：

此处c变成了ci，即要输出的第i个单词时对应的ci向量，因此要如何计算ci向量时注意力机制实现的关键.但在此之前si的计算也变成了：

此时引入论文示意图：

2.9.3 attention的计算方式

那么重点来了，这个系数a是怎么计算的呢？

注意机制计算过程：

计算每个编码器输入与解码器隐藏状态的相似度，以获得每个编码器输入的可能性分布。
计算基于可能性分布的编码器注意力的加权和。ci是所有具有概率αij的hj的期望。

2.10 Transformer（“Attention Is All You Need”）

参考mijiaoxiaosan的博文：《对Attention is all you need 的理解》

参考 paperweekly 《一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现》 https://yq.aliyun.com/articles/342508

带注意的 seq2seq是解决序列生成问题的典型模型，如翻译、对话系统。

Transformer，它仅仅依靠注意机制执行这些任务 (编码器解码器都只用attention)，是快速的、实现新的最先进的结果。

结构如下：
- 编码器：

由N = 6个相同层的堆叠组成。

每个层都有两个子层。第一是多向自注意机制；第二个是全连接前馈网络。

解码器：

1.解码器由N = 6个相同层的堆叠组成。

2.除了每个编码器层中的两个子层之外，解码器多加入了一层多向注意。

这个模型主要创新点： ==多头注意力和位置编码== 关键点：

==位置编码==：由于模型没有任何循环或者卷积，为了使用序列的顺序信息，需要将tokens的相对以及绝对位置信息注入到模型中去。论文在输入embeddings的基础上加了一个“位置编码”。位置编码和embeddings由同样的维度都是d 所以两者可以直接相加。有很多位置编码的选择，既有学习到的也有固定不变的。本文中用了正弦和余弦函数进行编码。PosEnc(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)PosEnc(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)` `PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)
其中的pos是位置，i是维度（比如50维的词向量如果位置和确定了）。偶数维度用sin 奇数维度用cos。最后将词向量与位置向量直接相加。
==多头注意力的基本组成单位==：
1. 普通注意力：attention函数可以看作将一个query和一系列key-value对映射为一个输出（output）的过程（多数情况下 K和V是同一向量）事实上这种 Attention 的定义并不新鲜，但由于 Google 的影响力，我们可以认为现在是更加正式地提出了这个定义，并将其视为一个层地看待。。
2. 论文自创在普通attention的基础上加了一个Scale（缩放层）：计算query和所有keys的点乘，然后每个都除以dk−−√（这个操作就是所谓的Scaled）。之后利用一个softmax函数来获取values的权重。这样可以起到“归一化”的作用。Mask层没看懂。
3. 总的来说 attention公式如下：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk√)VAttention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 。只要稍微思考一下就会发现，这样的 Self Attention模型并不能捕捉序列的顺序。换句话说，如果将 K,V 按行打乱顺序（相当于句子中的词序打乱），那么 Attention 的结果还是一样的。但是对于 NLP 中的任务来说，顺序是很重要的信息，它代表着局部甚至是全局的结构，学习不到顺序信息，那么效果将会大打折扣。于是 Google 再祭出了一招——Position Embedding，也就是上面的“位置向量”。
==Multi-Head Attention 多头注意力==：本文结构中的Attention并不是简简单单将一个attention应用进去。作者发现对原始向量进行h 次不同的attention，再拼接起来效果特别好。所谓“多头”（Multi-Head），就是只多做几次同样的事情（参数不共享），然后把结果拼接。

分别对每一个映射之后的得到的queries，keys以及values进行attention函数的并行操作，最后拼接成output值。具体操作细节如以下公式。 MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh) where:headi=Attention(QWiQ,KWiK,VWiV)where:headi=Attention(QWiQ,KWiK,VWiV) 结构示意图：

2.11 循环实体网络（Recurrent Entity Network）

这篇论文是facebook AI在2017年的ICLR会议上发表的，文章提出了Recurrent Entity Network的模型用来对world state进行建模，根据模型的输入对记忆单元进行实时的更新，从而得到对world的一个即时的认识。该模型可以用于机器阅读理解等领域。

输入：

故事：它是多句话，作为上下文。
问题：一个句子，这是一个问题。
回答：一个单一的标签。

和之前的模型一样，Entity Network模型共分为Input Encoder、Dynamic Memory和Output Model三个部分。如下图的架构图所示：

模型结构：

1.输入编码层：利用RNN或者LSTM等时序神经网络模型，使用最后一个时间步长的状态作为句子编码来编码故事（上下文）和查询（问题）st就是固定长度的句子的向量表示。

2.动态记忆：

a. 通过使用键的“相似性”，输入故事的值来计算门控。

b. 通过转换每个键，值和输入来获取候选隐藏状态。

c. 组合门和候选隐藏状态来更新当前的隐藏状态。

t时刻输入st时，每个隐含层状态hj通过st和key wj来更新，更新公式如下：

gj←σ(sTthj+sTtwj)gj←σ(stThj+stTwj)

hj~←ϕ(Uhj+Vwj+Wst)hj~←ϕ(Uhj+Vwj+Wst)

hj←hj+gj⊙hj~hj←hj+gj⊙hj~

hj←hj∥hj∥hj←hj‖hj‖

例如：
- Mary picked up the ball.
- Mary went to the garden.
- Where is the ball？

前两句是文本，最后一句是问题。由第一句得到在时间步长t的句子表达st，由第二句得到时间步长t+1的句子表达st+1。

当st被读取，w1记录实体Mary，h1记录实体状态Mary拿了一个ball；
w2记录实体ball，h2记录实体状态ball被Mary拿着；
然后st+1被读取，读取到Mary，因为w1是记录Mary的key，位置寻址项sTt+1w1变化，门函数被激活，更新h1实体状态Mary去了garden;
因为h2记录ball被mary拿着，因此内容寻址项sTt+1h2变化，门函数被激活，更新h2的实体状态球被mary拿着，球在garden。
- Output Model
  在原文中使用了一层的记忆网络，因此得到最后一个时间步长的隐层向量hj以后，就可以直接输出。

2.12 动态记忆网络

原文：《Ask me anything: dynamic memory networks for natural language processing》

博客参考：https://blog.csdn.net/javafreely/article/details/71994247

Question answering 是自然语言处理领域的一个复杂问题. 它需要对文本的理解力和推理能力.DMN 的输入包含事实输入，问题输入，经过内部处理形成片段记忆，最终产生问题的答案.

DMN 由4个模块组成：

输入模块：将原生文本输入编码成分布式向量表示. NLP 问题中，输入可以是一个句子，一个故事，电影评论，新闻文章或者维基百科文章等. 它的输入是 Work embedding（如通过 word2vec 或 GloVe 编码）.
问题模块：同输入模块类似，也是一个 RNN 网络. 输出是最后隐藏节点.
片段记忆模块：片段记忆模块通过注意力机制决定关注输入数据的那些部分，并根据之前的记忆和问题产生新的记忆.
回答模块：回答模块也是一个 GRU 网络.其中上次输出和问题一起作为gru节点的输入。根据最终记忆，产生问题的回答.

输入模块
- 输入模块是一个 RNN 网络. 它的输入是 Work embedding（如通过 word2vec 或 GloVe 编码）. 输入是 TI个单词 w1,…,wTI .
- 在每个时间点 t，RNN 更新其隐藏状态 ht=RNN(L[wt],ht−1) . L 是 word embedding matrix.
- 在输入只有一个句子的情况下，输入模块输出 RNN 的所有隐藏状态.
- 在输入是多个句子的情况下，我们将所有句子拼接，并在每个句子末尾插入句末 token. RNN 每个句末 token 位置的隐藏状态作为输出.
- 输入模块的输出序列为 Tc 个 fact representation c. 其中 ctct 是输出序列的第 t 个元素. 输入多个句子的情况下，TC 是句子个数.
- RNN 的选择：原生的 RNN 性能较差， GRU 和 LSTM 性能差不多，但 LSTM 的计算更加昂贵，所以一般使用 GRU.
问题模块
- 同输入模块类似，也是一个 RNN 网络.
- 输出是最后隐藏节点 qTQ. （不同于输入模块，输入模块的输出是多个隐藏节点）
片段记忆模块
- 每个迭代都根据之前的记忆mi−1mi−1、问题q 和事实 c 产生新的片段 ei.新的episode (e)等于eit=G(ct,mm−1,q)eti=G(ct,mm−1,q) (其中初始: m 0 = q) （e每次都带着q）
- 在当前E之下：片段记忆在输入模块输出的事实 c 上迭代，更新内部的片段记忆.mi=GRU(ei,mi−1)mi=GRU(ei,mi−1)
- 注意力机制：本文使用门控功能作为我们的注意机制，门函数 G(c,m,q)=σ(W(2)tanh(W(1)z(c,m,q)+b(1))+b(2)) 来衡量当前句子的关注力
回答模块
- 回答模块也是一个 GRU 网络.
- 初始值为 a0=mTM
- 输出为 yt=softmax(W(a)at)
- 隐藏状态 at=GRU([yt−1,q],at−1), 上次输出和问题一起作为输入

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