TensorFlow中Sequence-to-Sequence样例代码详解

在NLP领域，sequence to sequence模型有很多应用，比如机器翻译、自动应答机器人等。在看懂了相关的论文后，我开始研读TensorFlow提供的源代码，刚开始看时感觉非常晦涩，现在基本都弄懂了，我在这里主要介绍Sequence-to-Sequence Models用到的理论，然后对源代码进行详解，也算是对自己这两周的学习进行一下总结，如果也能够对您有所帮助的话，那就再好不过了～

sequence-to-sequence模型

在NLP中最为常见的模型是language model，它的研究对象是单一序列，而本文中的sequence to sequence模型同时研究两个序列。经典的sequence-to-sequence模型由两个RNN网络构成，一个被称为“encoder”，另一个则称为“decoder”，前者负责把variable-length序列编码成fixed-length向量表示，后者负责把fixed_length向量表示解码成variable-length输出，它的基本网络结构如下，

其中每一个小圆圈代表一个cell，比如GRUcell、LSTMcell、multi-layer-GRUcell、multi-layer-GRUcell等。这里比较直观的解释就是，encoder的最终隐状态c包含了输入序列的所有信息，因此可以使用c进行解码输出。尽管“encoder”或者“decoder”内部存在权值共享，但encoder和decoder之间一般具有不同的一套参数。在训练sequence-to-sequence模型时，类似于有监督学习模型，最大化目标函数$${\theta }^{\ast }=arg\underset{\theta }{\max }\sum _{n=}^N\sum _{t=1}^{T_n}logP(y_t^n|y_{<t}^n,x^n)$$　　其中$$p(y_t|y_1,..,y_{t-1},c)=g(y_{t-1},s_t,c)=\frac{1}{Z}exp(w_t^T\varphi (y_{t-1},z_t,c_t)$$