15、利用循环神经网络解决序列到序列任务

利用循环神经网络解决序列到序列任务

1. 循环神经网络解决seq2seq问题

在深入理解循环神经网络（RNN）后，我们重新审视序列到序列（seq2seq）问题。例如将句子中的单词序列映射到词性（POS）标签序列，这类问题相对容易解决，因为生成合适标签时无需考虑长期依赖。但在语言翻译、视频摘要生成等seq2seq问题中，长期依赖对模型的成功至关重要，这正是RNN发挥作用的地方。

RNN解决seq2seq问题的方法与自编码器类似，seq2seq模型由编码器网络和解码器网络两部分组成：
- 编码器网络 ：通常是使用LSTM单元的循环网络，它会处理整个输入序列，目标是生成对输入的浓缩理解，并将其总结为编码器网络最终状态所代表的单一思想。
- 解码器网络 ：起始状态由编码器网络的最终状态初始化，逐词生成目标输出序列。在每一步，解码器网络将上一步的输出作为当前步的输入。

以将英语句子翻译成法语为例，具体步骤如下：
1. 对输入句子进行分词，并使用嵌入（类似于情感分析模型中的方法），逐词输入到编码器网络。
2. 句子结束时，使用特殊的“句子结束”（EOS）标记向编码器网络表明输入序列结束。
3. 获取编码器网络的隐藏状态，作为解码器网络的初始化。
4. 解码器网络的第一个输入是EOS标记，输出被解释为预测的法语翻译的第一个单词。
5. 从这一点开始，将解码器网络的输出作为下一步的输入，直到解码器网络输出EOS标记，此时表明网络已完成对原始英语句子的翻译。

seq2seq RNN架构还可用于学习序列的良好嵌入。例如，通过将段落划分为