15、基于循环神经网络解决序列到序列任务

基于循环神经网络解决序列到序列任务

1. 利用循环神经网络解决序列到序列任务

在深入理解循环神经网络（RNN）之后，我们可以重新审视序列到序列（seq2seq）问题。有些seq2seq问题，如词性标注，无需考虑长期依赖关系就能生成合适的标签。但在语言翻译、视频摘要生成等任务中，长期依赖关系对模型的成功至关重要，这时RNN就派上用场了。

1.1 seq2seq的RNN方法

seq2seq的RNN方法与自编码器类似，由编码器网络和解码器网络组成：
- 编码器网络 ：通常是使用LSTM单元的循环网络，用于处理整个输入序列，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 ：初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。在每个时间步，解码器网络将上一个时间步的输出作为当前时间步的输入。

以下是一个将英语句子翻译成法语句子的示例流程：
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. 在句子结束时，使用特殊的“句子结束”（EOS）标记向编码器网络指示输入序列的结束。
3. 获取编码器网络的隐藏状态，并将其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. 从那时起，将解码器网络的输出作为下一个时间步的输入，直到解码器网络输出EOS标记，表示完成了对原始英语句子的翻译。

1.2 学习序列的良好嵌入

seq2seq的