20、循环神经网络在序列到序列任务及翻译中的应用

循环神经网络在序列到序列任务及翻译中的应用

1. RNN 模型训练与性能

在训练初期，模型的稳定性会稍有不足。而到训练后期，训练成本和验证成本显著偏离，模型明显出现过拟合现象。不过，在其最佳性能状态下，模型表现相当出色，在测试集上能达到约 86% 的准确率。这意味着你已经成功构建了第一个循环神经网络（RNN）。

2. 用 RNN 解决序列到序列（seq2seq）任务

• seq2seq 问题背景 ：像将句子中的单词序列映射到词性（POS）标签这样的 seq2seq 任务相对容易处理，因为不需要考虑长期依赖关系来生成合适的标签。但对于语言翻译、视频总结等任务，长期依赖关系对模型的成功至关重要，这时 RNN 就能发挥作用。
• seq2seq 的 RNN 架构 ：该架构类似于自编码器，由编码器网络和解码器网络两部分组成。
  • 编码器网络 ：通常是使用长短期记忆网络（LSTM）单元的循环网络，它会处理整个输入序列，目标是对输入形成浓缩理解，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 ：其起始状态由编码器网络的最终状态初始化，然后逐词生成目标输出序列。在每一步，解码器网络将上一步的输出作为当前步的输入。

下面以将英语句子翻译成法语为例，详细说明其工作流程：
1. 对输入的英语句子进行分词，并使用嵌入（类似于之前情感分析模型中的方法），逐词将其作为编码器网络的