3 Dec

词向量与Embedding究竟是怎么回事?

词向量,英文名叫Word Embedding,按照字面意思,应该是词嵌入。说到词向量,不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec,大牌效应就是不一样。另外,用Keras之类的框架还有一个Embedding层,也说是将词ID映射为向量。由于先入为主的意识,大家可能就会将词向量跟Word2Vec等同起来,而反过来问“Embedding是哪种词向量?”这类问题,尤其是对于初学者来说,应该是很混淆的。事实上,哪怕对于老手,也不一定能够很好地说清楚。

这一切,还得从one hot说起...

五十步笑百步

one hot,中文可以翻译为“独热”,是最原始的用来表示字、词的方式。为了简单,本文以字为例,词也是类似的。假如词表中有“科、学、空、间、不、错”六个字,one hot就是给这六个字分别用一个0-1编码:
$$\begin{array}{c|c}\hline\text{科} & [1, 0, 0, 0, 0, 0]\\
\text{学} & [0, 1, 0, 0, 0, 0]\\
\text{空} & [0, 0, 1, 0, 0, 0]\\
\text{间} & [0, 0, 0, 1, 0, 0]\\
\text{不} & [0, 0, 0, 0, 1, 0]\\
\text{错} & [0, 0, 0, 0, 0, 1]\\
\hline
\end{array}$$

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6 Mar

这个系列慢慢写到第7篇,基本上也把分词的各种模型理清楚了,除了一些细微的调整(比如最后的分类器换成CRF)外,剩下的就看怎么玩了。基本上来说,要速度,就用基于词典的分词,要较好地解决组合歧义何和新词识别,则用复杂模型,比如之前介绍的LSTM、FCN都可以。但问题是,用深度学习训练分词器,需要标注语料,这费时费力,仅有的公开的几个标注语料,又不可能赶得上时效,比如,几乎没有哪几个公开的分词系统能够正确切分出“扫描二维码,关注微信号”来。

本文就是做了这样的一个实验,仅用一个词典,就完成了一个深度学习分词器的训练,居然效果还不错!这种方案可以称得上是半监督的,甚至是无监督的。

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30 Mar

文本情感分类(四):更好的损失函数

文本情感分类其实就是一个二分类问题,事实上,对于分类模型,都会存在这样一个毛病:优化目标跟考核指标不一致。通常来说,对于分类(包括多分类),我们都会采用交叉熵作为损失函数,它的来源就是最大似然估计(参考《梯度下降和EM算法:系出同源,一脉相承》)。但是,我们最后的评估目标,并非要看交叉熵有多小,而是看模型的准确率。一般来说,交叉熵很小,准确率也会很高,但这个关系并非必然的。

要平均,不一定要拔尖

一个更通俗的例子是:一个数学老师,在努力提高同学们的平均分,但期末考核的指标却是及格率(60分及格)。假如平均分是100分(也就意味着所有同学都考到了100分),那么自然及格率是100%,这是最理想的。但现实不一定这么美好,平均分越高,只要平均分还没有达到100,那么及格率却不一定越高,比如两个人分别考40和90,那么平均分就是65,及格率只有50%;如果两个人的成绩都是60,平均分就是60,及格率却有100%。这也就是说,平均分可以作为一个目标,但这个目标并不直接跟考核目标挂钩。

那么,为了提升最后的考核目标,这个老师应该怎么做呢?很显然,首先看看所有学生中,哪些同学已经及格了,及格的同学先不管他们,而针对不及格的同学进行补课加强,这样一来,原则上来说有很多不及格的同学都能考上60分了,也有可能一些本来及格的同学考不够60分了,但这个过程可以迭代,最终使得大家都在60分以上,当然,最终的平均分不一定很高,但没办法,谁叫考核目标是及格率呢?

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10 Sep

RNN模型中输入的重要性的评估

Saliency Maps for RNN

RNN是很多序列任务的不二法门,比如文本分类任务的常用方法就是“词向量+LSTM+全连接分类器”。如下图

RNN分类器

RNN分类器

假如这样的一个模型可以良好地工作,那么现在考虑一个任务是:如何衡量输入$w_1,\dots,w_n$对最终的分类结果的影响的重要程度(Saliency)呢?例如假设这是一个情感分类任务,那么怎么找出是哪些词对最终的分类有较为重要的影响呢?本文给出了一个较为直接的思路。

思路的原理很简单,因为我们是将RNN最后一步的状态向量(也就是绿色阴影所代表的向量)传递给后面的分类器进行分类的,因此最后一步的状态向量$\boldsymbol{h}_n$就是一个目标向量。而RNN是一个递推的过程,

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19 Nov

更别致的词向量模型(五):有趣的结果

最后,我们来看一下词向量模型$(15)$会有什么好的性质,或者说,如此煞费苦心去构造一个新的词向量模型,会得到什么回报呢?

模长的含义

似乎所有的词向量模型中,都很少会关心词向量的模长。有趣的是,我们上述词向量模型得到的词向量,其模长还能在一定程度上代表着词的重要程度。我们可以从两个角度理解这个事实。

在一个窗口内的上下文,中心词重复出现概率其实是不大的,是一个比较随机的事件,因此可以粗略地认为
\[P(w,w) \sim P(w)\tag{24}\]
所以根据我们的模型,就有
\[e^{\langle\boldsymbol{v}_{w},\boldsymbol{v}_{w}\rangle} =\frac{P(w,w)}{P(w)P(w)}\sim \frac{1}{P(w)}\tag{25}\]
所以
\[\Vert\boldsymbol{v}_{w}\Vert^2 \sim -\log P(w)\tag{26}\]
可见,词语越高频(越有可能就是停用词、虚词等),对应的词向量模长就越小,这就表明了这种词向量的模长确实可以代表词的重要性。事实上,$-\log P(w)$这个量类似IDF,有个专门的名称叫ICF,请参考论文《TF-ICF: A New Term Weighting Scheme for Clustering Dynamic Data Streams》。

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6 Jan

《Attention is All You Need》浅读(简介+代码)

2017年中,有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文,分别是FaceBook的《Convolutional Sequence to Sequence Learning》和Google的《Attention is All You Need》,它们都算是Seq2Seq上的创新,本质上来说,都是抛弃了RNN结构来做Seq2Seq任务。

这篇博文中,笔者对《Attention is All You Need》做一点简单的分析。当然,这两篇论文本身就比较火,因此网上已经有很多解读了(不过很多解读都是直接翻译论文的,鲜有自己的理解),因此这里尽可能多自己的文字,尽量不重复网上各位大佬已经说过的内容。

序列编码

深度学习做NLP的方法,基本上都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的词向量序列。这样一来,每个句子都对应的是一个矩阵$\boldsymbol{X}=(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\dots,\boldsymbol{x}_t)$,其中$\boldsymbol{x}_i$都代表着第$i$个词的词向量(行向量),维度为$d$维,故$\boldsymbol{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$。这样的话,问题就变成了编码这些序列了。

第一个基本的思路是RNN层,RNN的方案很简单,递归式进行:
\begin{equation}\boldsymbol{y}_t = f(\boldsymbol{y}_{t-1},\boldsymbol{x}_t)\end{equation}
不管是已经被广泛使用的LSTM、GRU还是最近的SRU,都并未脱离这个递归框架。RNN结构本身比较简单,也很适合序列建模,但RNN的明显缺点之一就是无法并行,因此速度较慢,这是递归的天然缺陷。另外我个人觉得RNN无法很好地学习到全局的结构信息,因为它本质是一个马尔科夫决策过程

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23 Jan

揭开迷雾,来一顿美味的Capsule盛宴

Geoffrey Hinton在谷歌多伦多办公室

Geoffrey Hinton在谷歌多伦多办公室

由深度学习先驱Hinton开源的Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》,无疑是去年深度学习界最热点的消息之一。得益于各种媒体的各种吹捧,Capsule被冠以了各种神秘的色彩,诸如“抛弃了梯度下降”、“推倒深度学习重来”等字眼层出不穷,但也有人觉得Capsule不外乎是一个新的炒作概念。

本文试图揭开让人迷惘的云雾,领悟Capsule背后的原理和魅力,品尝这一顿Capsule盛宴。同时,笔者补做了一个自己设计的实验,这个实验能比原论文的实验更有力说明Capsule的确产生效果了

菜谱一览:

1、Capsule是什么?

2、Capsule为什么要这样做?

3、Capsule真的好吗?

4、我觉得Capsule怎样?

5、若干小菜。

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24 Mar

基于CNN和VAE的作诗机器人:随机成诗

前几日写了一篇VAE的通俗解读,也得到了一些读者的认可。然而,你是否厌倦了每次介绍都只有一个MNIST级别的demo?不要急,这就给大家带来一个更经典的VAE玩具:机器人作诗。

为什么说“更经典”呢?前一篇文章我们说过用VAE生成的图像相比GAN生成的图像会偏模糊,也就是在图像这一“仗”上,VAE是劣势。然而,在文本生成这一块上,VAE却漂亮地胜出了。这是因为GAN希望把判别器(度量)也直接训练出来,然而对于文本来说,这个度量很可能是离散的、不可导的,因此纯GAN就很难训练了。而VAE中没有这个步骤,它是通过重构输入来完成的,这个重构过程对于图像还是文本都可以进行。所以,文本生成这件事情,对于VAE来说它就跟图像生成一样,都是一个基本的、直接的应用;对于(目前的)GAN来说,却是艰难的象征,是它挥之不去的“心病”。

嗯,古有曹植七步作诗,今有VAE随机成诗,让我们开始吧~

模型

对于很多人来说,诗是一个很美妙的玩意,美妙之处在于大多数人都不真正懂得诗,但大家对诗的模样又有一知半解的认识。因此,只要生成的“诗”稍微像模像样一点,我们通常都会认为机器人可以作诗了。因此,所谓作诗机器人,是一个纯粹的玩具了,能作几句诗,也不意味着普通语言的生成能力有多好,也不意味着我们对NLP的理解有多深。

CNN + VAE

就本文的玩具而言,其实是一个比较简单的模型,主要是把一维CNN和VAE结合了起来。因为生成的诗长度是固定的,所以不管是encoder还是decoder,我都只是用了纯CNN来做。模型的结构图大概是:

cnn + vae 诗歌生成模型

cnn + vae 诗歌生成模型

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