文本生成(一)---Seq2Seq理论笔记_文本生成一对多问题

一 结构

1.seq2seq结构，又称encoder-decoder结构。

二 训练

2.根据标准答案来decode的方式为「teacher forcing」，而根据上一步的输出作为下一步输入的decode方式为「free running」。

3.teacher forcing，这种操作的目的就是为了使得训练过程更容易。

4.「计划采样」（scheduled sampling），我们设置一个概率p，每一步，以概率p靠自己上一步的输入来预测，以概率1-p根据老师的提示来预测

三 解码

5.贪心解码「Greedy Decoding」，即每一步，都预测出概率最大的那个词，然后输入给下一步。但是缺点是，每一步最优不代表全局最优。

6.我们可以使用Beam Search来优化解码

（1）在每一步，我们都会去对所有的可能输出，计算一次score，假设beam size为k，词汇量为V，那么每一步就需要分出k×V个分支并逐一计算score。所以在图中我们可以看到除了第一步，后面每一步都是分出来2×3=6支。然后综合这k×V个score的结果，只选择其中最大的k个保留。

（2）由于会有多个分支，所以很有可能我们会遇到多个标识，由于分支较多，如果等每一个分支都遇到才停的话，可能耗时太久，因此一般我们会设定一些规则，比如已经走了T步，或者已经积累了N条已完成的句子，就终止beam search过程。

（3）在search结束之后，我们需要对已完成的N个序列做一个抉择，挑选出最好的那个，如果直接使用score来挑选的话，会导致那些很短的句子更容易被选出。因为score函数的每一项都是负的，序列越长，score往往就越小。因此我们可以使用长度来对score函数进行细微的调整：对每个序列的得分，除以序列的长度。根据调整后的结果来选择best one。

四 历史

Seq2seq模型多么复杂，最后都是用类似softmax的结构输出概率向量，然后映射到词典中某个词的的index，所以词表中没有的oov是无法被预测的。
2014年NLP界有两份重要的成果，Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation和Sequence to Sequence Learning with Neural Networks。虽然在Decoder的输入上有差别，但结构上两者都将Encoder-Decoder结构应用在翻译场景中，并由此开始，seq2seq框架在机器翻译，对话生成等领域中占据重要位置。另外，前者首次提出GRU结构，后者采用Beam Search改善预测结果，这些都成为如今seq2seq框架的基础技术元素。

随后，Bahdanau在Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate中提出了融合attention和seq2seq结构的NMT模型结构，至此，由Encoder-Attention-Decoder组成的seq2seq框架正式形成。
atention-seq2seq如图所示，红色部分为Encoder模块，用于编码输入文本，计算状态值作为黄色的Decoder模块的初始状态；蓝色部分是Attention机制，结合Encoder模块和Decoder输入计算Context向量；最终Decoder部分结合Encoder的输入状态，Context向量，以及Decoder的历史输入，预测当前输出对应于词典的概率分布。

五 杂记：

1.对齐方式alignment，，对应关系有一对一，一对多，多对一，多对多.
2.机器翻译的效果如何评价呢？——「BLEU」指标。
3.RNN,LSTM ,GRU
RNN

LSTM&GRU

六 参考

【1】https://zhuanlan.zhihu.com/p/71695633 Seq2seq框架下的文本生成
【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/147310766 CS224n笔记[7]:整理了12小时，只为让你20分钟搞懂Seq2seq
【3】https://zhuanlan.zhihu.com/p/359686439 Seq2Seq解码策略-概念