4、自然语言处理中的注意力机制与分词技术

自然语言处理中的注意力机制与分词技术

在自然语言处理领域，注意力机制和分词技术是两个至关重要的概念。下面将详细介绍它们的原理、计算方法以及相关的挑战。

注意力机制

注意力机制是Transformer架构中的核心组成部分，它能够帮助模型从文本中获取上下文信息。下面将介绍自注意力机制和多头注意力机制的计算过程。

自注意力机制

自注意力机制的计算主要涉及三个矩阵：查询矩阵（Q）、键矩阵（K）和值矩阵（V）。它们的计算方式如下：
- (Q = X W_q)
- (K = X W_k)
- (V = X*W_v)

其中，(X)是一个4x512的矩阵，(W_q)、(W_k)和(W_v)是512x64的矩阵，因此(Q)、(K)和(V)的维度都是4x64。每个矩阵的每一行都对应输入句子 “I love Chicago pizza.” 中的一个单词，但它们的内容与(X)不同。

接下来，计算(Q*K^T)，得到一个4x4的自注意力矩阵，该矩阵表示输入句子中每个标记与其他标记的相似度。例如：
| | y1 | y2 | y3 | y4 |
| — | — | — | — | — |
| y1 | 0.823 | 4.432 | 2.789 | 123 |
| y2 | 2.382 | 3.432 | 8.786 | 456 |
| y3 | 3.569 | 2.432 | 5.783 | 789 |
| y4 | 5.277 | 0.426 | 0.123 | 432 |

矩阵的对角线元素表示每个输入标记与自