集束搜索（Beam Search）详解：让AI生成更合理的序列！

嗨，各位技术小伙伴们！今天咱们来聊一个在自然语言处理（NLP）和序列生成任务中超重要的算法——集束搜索（Beam Search）！🎯 无论是机器翻译、文本摘要，还是对话系统，集束搜索都能让AI生成的句子更通顺、更合理。它到底是怎么工作的？和贪心搜索（Greedy Search）有什么区别？别急，咱们就通过下面文章一次性搞懂！📚

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🌰 开篇小例子：翻译“Hello”到中文

 假设我们训练了一个中译英的神经网络模型，输入是“我爱你”，模型会逐步生成英文词：

1. 第一步：生成“I”、“LOVE”、“YOU”（概率分别为0.3、0.6、0.1）。
2. 第二步：根据上一步选的词，继续生成下一个词……

如果用贪心搜索，在翻译每个字的时候，直接选择条件概率最大的候选值作为当前最优。

而集束搜索是对贪心算法的一个改进算法。相对贪心算法扩大了搜索空间🎉

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🤖 什么是集束搜索？

集束搜索是一种启发式搜索算法，它在每一步生成序列时，保留概率最高的前k个候选序列（k称为“集束宽度”），然后继续扩展这些序列，直到生成完整结果。

🔄 和贪心搜索的区别

方法	每一步候选数	优点	缺点
贪心搜索	1	速度快	容易陷入局部最优（如“你你好”）
集束搜索	k（可调）	能找到全局更优的序列	计算量比贪心搜索大

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💻 集束搜索的步骤（以机器翻译为例）

假设我们要将英文“I love NLP”翻译成中文，集束宽度 k