51、循环神经网络在自然语言处理中的应用与挑战

循环神经网络在自然语言处理中的应用与挑战

1. 核心任务概述

在自然语言处理领域，翻译和文本生成是两个重要的任务。翻译需要待翻译的文本以及源语言和目标语言，有时还需要上下文信息来理解习语等语言特性。文本生成通常从一个种子或提示开始，算法以此为起点，逐词构建文本，这种技术被称为自回归。自回归系统会自动将先前的输出拼接起来作为输入，预测序列中的下一个单词。更广泛地说，通过算法生成文本被称为自然语言生成（NLG）。

这两个任务都依赖于语言模型，它接收一个单词序列作为输入，判断该序列成为一个结构良好句子的可能性，但不判断句子是否写得好、是否有意义或是否真实。训练好的神经网络常被视为语言模型。

2. 文本数字化方法

为了构建有助于翻译和文本生成的系统，需要将文本转换为计算机可用的数字形式，常见的方法有两种：
- 基于字符 ：对文本中可能出现的所有符号进行编号。Unicode是人类语言中最广泛的字符列表，最新版本Unicode 13.0.0涵盖154种书面语言，识别出143,859个不同字符。在实际应用中，为了简化，可使用英文文本中最常见的89个字符进行文本生成示例。
- 基于单词 ：对文本中可能出现的所有单词进行编号。由于统计世界上所有语言的单词数量是一项艰巨的任务，这里以英语为例。现代英语词典大约有300,000个词条，将这些单词及其对应编号组成词汇表。本章的大多数示例采用基于单词的方法。

通过这些方法，可以创建任何句子的数字表示，将数字列表输入训练好的自回归网络，网络预测下一个单词的编号，不断重复这个过程，最后将数字转换回对应的单词，就能看到生成的