N5、seq2seq详解-526互联

? 本周任务：

了解seq2seq是什么？
基于RNN的seq2seq模型如何处理文本/长文本序列？
seq2seq模型处理长文本序列有哪些难点？
基于RNN的seq2seq模型如何结合attention来改善模型效果？
可以先尝试着自己编写代码（下周更新）

一、seq2seq是什么

seq2seq（sequence to sequence）是一种常见的NLP模型结构，翻译为“序列到序列”，即：从一个文本序列得到一个新的文本序列。典型的任务有：机器翻译任务，文本摘要任务。

NLP初学者想要充分理解并实现seq2seq模型很不容易。因为，我们需要拆解一系列相关的NLP概念，而这些NLP概念又是是层层递进的，所以想要清晰的对seq2seq模型有一个清晰的认识并不容易。

首先看seq2seq干了什么事情？seq2seq模型的输入可以是一个（单词、字母或者图像特征）序列，输出是另外一个（单词、字母或者图像特征）序列。一个训练好的seq2seq模型如下图所示：

如下图所示，以NLP中的机器翻译任务为例，序列指的是一连串的单词，输出也是一连串单词。

二、seq2seq原理

将上图中蓝色的seq2seq模型进行拆解，如下图所示：seq2seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。绿色的编码器会处理输入序列中的每个元素并获得输入信息，这些信息会被转换成为一个黄色的向量（称为context向量）。当我们处理完整个输入序列后，编码器把 context向量发送给紫色的解码器，解码器通过context向量中的信息，逐个元素输出新的序列。

在机器翻译任务中，seq2seq模型实现翻译的过程如下图所示。seq2seq模型中的编码器和解码器一般采用的是循环神经网络RNN，编码器将输入的法语单词序列编码成context向量（在绿色encoder和紫色decoder中间出现），然后解码器根据context向量解码出英语单词序列。

黄色的context向量本质上是一组浮点数。而这个context的数组长度是基于编码器RNN的隐藏层神经元数量的。下图展示了长度为4的context向量，但在实际应用中，context向量的长度是自定义的，比如可能是256，512或者1024。

context向量对应上图中间浮点数向量。在下文中，我们会可视化这些数字向量，使用更明亮的色彩来表示更高的值，如上图右边所示

RNN是如何具体地处理输入序列:

假设序列输入是一个句子，这个句子可以由 n 个词表示： $sentence =\left\{w_{1}, w_{2}, \ldots, w_{n}\right\}$ 。
RNN首先将句子中的每一个词映射成为一个向量得到一个向量序列： $X=\left\{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right\}$ ，每个单词映射得到的向量通常又叫做：word embedding。
然后在处理第 $t \in[1, n] $ 个时间步的序列输入 $x_{t} $ 时，RNN网络的输入和输出可以表示为:
$h_{t}=R N N\left(x_{t}, h_{t-1}\right)$

输入：RNN在时间步t的输入之一为单词 $w_{t}$ 经过映射得到的向量 $x_{t} $ 。
输入: RNN另一个输入为上一个时间步 t-1 得到的hidden state向量 $h_{t-1}$ ，同样是一个向量。
输出：RNN在时间步 t 的输出为 $h_{t}$ hidden state向量。

如图所示，RNN在第2个时间步，采用第1个时间步得到hidden state#10（隐藏层状态）和第2个时间步的输入向量input#1，来得到新的输出hidden state#1。

上面的动态图，让我们详细观察得到编码器如何在每个时间步得到hidden sate，并将最终的hidden state传输给解码器，解码器根据编码器所给予的最后一个hidden state信息解码处输出序列。注意，最后一个 hidden state实际上是我们上文提到的context向量。

接着，编码器首先按照时间步依次编码每个法语单词，最终将最后一个hidden state也就是context向量传递给解码器，解码器根据context向量逐步解码得到英文输出。

三、

seq2seq模型处理长文本序列有哪些难点
1.长期依赖问题：由于长文本序列中存在大量的上下文信息，因此需要建立模型能够捕捉到长期的依赖关系。但是，常规的RNN结构很容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型无法有效地处理长期的依赖关系。

2.内存限制：Seq2seq模型在训练和推理过程中需要对整个序列进行处理，而长文本序列可能会超出模型内存限制的范围，导致无法处理完整个序列。

3.对齐问题：解码器在生成输出序列时需要与输入序列对齐，但是当输入序列很长时，对齐问题变得更加困难。此时，模型需要学习如何在长文本序列中保持正确的对齐关系，以便生成正确的输出序列。

4.训练时间和计算成本：由于长文本序列需要更多的计算和处理，因此训练和推理时间会更长，计算成本也会更高。

5.数据稀疏性：长文本序列通常包含大量的稀疏数据，例如停用词、低频词等。这些数据可能会导致模型学习不到足够的信息，从而影响模型的性能。

四、Attention的引入
基于RNN的seq2seq模型编码器所有信息都编码到了一个context向量中，便是这类模型的瓶颈。一方面单个向量很难包含所有文本序列的信息，另一方面RNN递归地编码文本序列使得模型在处理长文本时面临非常大的挑战（比如RNN处理到第500个单词的时候，很难再包含1-499个单词中的所有信息了）。

面对以上问题，Bahdanau等2014发布的Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 和 Luong等2015年发布的Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation两篇论文中，提出了一种叫做注意力attetion的技术。通过attention技术，seq2seq模型极大地提高了机器翻译的质量。归其原因是：attention注意力机制，使得seq2seq模型可以有区分度、有重点地关注输入序列。

在第 7 个时间步，注意力机制使得解码器在产生英语翻译student英文翻译之前，可以将注意力集中在法语输入序列的：étudiant。

一个注意力模型与经典的seq2seq模型主要有2点不同：

首先，编码器会把更多的数据传递给解码器。编码器把所有时间步的 hidden state（隐藏层状态）传递给解码器，而不是只传递最后一个 hidden state（隐藏层状态），如下面的动态图所示：
注意力模型的解码器在产生输出之前，做了一个额外的attention处理。如下图所示，具体为：
a. 由于编码器中每个 hidden state（隐藏层状态）都对应到输入句子中一个单词，那么解码器要查看所有接收到的编码器的 hidden state（隐藏层状态）。
b. 给每个 hidden state（隐藏层状态）计算出一个分数（我们先忽略这个分数的计算过程）。
c. 所有hidden state（隐藏层状态）的分数经过softmax进行归一化。
d. 将每个 hidden state（隐藏层状态）乘以所对应的分数，从而能够让高分对应的 hidden state（隐藏层状态）会被放大，而低分对应的 hidden state（隐藏层状态）会被缩小。
e. 将所有hidden state根据对应分数进行加权求和，得到对应时间步的context向量。