Attention中的Mask: query mask, key mask, future mask

最新推荐文章于 2025-05-19 13:37:30 发布

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#attention #mask #tensorflow #padding mask #future mask

本文介绍了Attention机制及其在NLP中的应用，详细讲解了Attention的三个主要步骤，并重点探讨了Mask操作，包括Padding Mask的key mask和query mask，以及Future Mask在翻译任务中的应用，提供了相关TensorFlow代码示例。

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Attention简介

Attention是2015年被提出来的，在NLP领域大放光彩。Attention具有在繁多信息中自动focus到重点的能力，而且Attention可以实现并行，一定程度上可以替代LSTM等循环神经网络，提高模型效率。Attention的具体介绍可以参考Attention总结。

根据上面的Attention总结，Attention可以看作是 QKV 模型，假设输入为 q，（k，v）表示上下文信息。例如在 Q&A 任务中：k 是 question，v 是 answer，q 是新来的 question，看看历史中 q 和哪个 k 更相似，根据相似 k 对应的 v，合成当前 question 的 answer。

Attention可以分为三个主要步骤：

score function：度量环境向量与当前输入向量的相似性；找到当前环境下，应该 focus 哪些输入信息。如果按照QKV的模式来看的score的计算分方式有很多种，一般根据Q和K计算获得，具体如下：

attention_mask_score_func_20190727

alignment function ：计算 attention weight，通常都使用 softmax 函数，对上一步的score进行归一化
context vector function ：根据 attention weight，得到输出向量，一般直接加权就可以

Mask操作

关于Attention的介绍很多，但是关于其中的Mask操作一直搞不清，这里整理一下Mask的思路和tensorflow代码。

Mask大致分为两种

Padding Mask：在NLP任务中，由于句子长度不一致，经常会进行padding操作，在sequence中加入零向量。这部分padding不应该起作用，但是在Attention的计算中用到了softmax等操作，即便0向量也会参与计算(e^0=1)，因此需要手动将这部分信息mask才行。padding mask主要包含两种：
- key mask：在计算score之后，且softmax之前进行，将值设为很小的数字(如-e^12)，这样经过的softmax之后值几乎为0
- query mask：在softmax之后进行，因此对应元素设置为0即可。
Future(blinding) Mask：例如在翻译的任务中(“我喜欢机器学习”)，在翻译喜欢的时候，我们只知道“我喜欢”，而后面的“机器学习”并不知道，也就是不能提前利用Future的信息，因此需要将Future的信息Mask掉。Future Mask主要用在Decoder中，只有Decoder中才会有future 信息。Future Mask的实现也比较简单，首先建立一个对应的下三角形矩阵，之后根据这个矩阵过滤即可，因为下三角对应的之前的信息。

下面参考大神的代码，来看Attention的三种Mask是怎样实现的：


def mask(inputs, queries=None, keys=None, type=None):

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