自然语言处理从零到入门 Attention 机制

Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。

Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？本文将详细讲解Attention的方方面面。

一、Attention 的本质是什么

Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是从关注全部到关注重点。

Attention 机制很像人类看图片的逻辑，当我们看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看一下下面这张图：

人眼看图片，我们一定会看清「锦江饭店」4个字，如下图：

但是我相信没人会意识到「锦江饭店」上面还有一串「电话号码」，也不会意识到「喜运来大酒家」，如下图：

所以，当我们看一张图片的时候，其实是这样的：

上面所说的，我们的视觉系统就是一种 Attention机制，将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。

AI 领域的 Attention 机制

Attention 机制最早是在计算机视觉里应用的，随后在 NLP 领域也开始应用了，真正发扬光大是在 NLP 领域，因为 2018 年 BERT 和 GPT 的效果出奇的好，进而走红。而 Transformer 和 Attention 这些核心开始被大家重点关注。

如果用图来表达 Attention 的位置大致是下面的样子：

这里先让大家对 Attention 有一个宏观的概念，下文会对 Attention 机制做更详细的讲解。在这之前，我们先说说为什么要用 Attention。

二、Attention 的3大优点

之所以要引入 Attention 机制，主要是3个原因：

1. 参数少
2. 速度快
3. 效果好

参数少

模型复杂度跟 CNN、RNN 相比，复杂度更小，参数也更少。所以对算力的要求也就更小。

速度快

Attention 解决了 RNN 不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果，因此可以和CNN一样并行处理。

效果好

在 Attention 机制引入之前，有一个问题大家一直很苦恼：长距离的信息会被弱化，就好像记忆能力弱的人，记不住过去的事情是一样的。

Attention 是挑重点，就算文本比较长，也能从中间抓住重点，不丢失重要的信息。下图红色的预期就是被挑出来的重点。

三、Attention 的原理

Attention 经常会和 Encoder–Decoder 一起说，之前的文章《一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq》 也提到了 Attention。

下面的动图演示了attention 引入 Encoder-Decoder 框架下，完成机器翻译任务的大致流程。

但是，Attention 并不一定要在 Encoder-Decoder 框架下使用的，他是可以脱离 Encoder-Decoder 框架的。

下面的图片则是脱离 Encoder-Decoder 框架后的原理图解。

小故事讲解

上面的图看起来比较抽象，下面用一个例子来解释 attention 的原理：

图书管（source）里有很多书（value），为了方便查找，我们给书做了编号（key）。当我们想要了解漫威（query）的时候，我们就可以看看那些动漫、电影、甚至二战（美国队长）相关的书籍。

为了提高效率，并不是所有的书都会仔细看，针对漫威来说，动漫，电影相关的会看的仔细一些（权重高），但是二战的就只需要简单扫一下即可（权重低）。

当我们全部看完后就对漫威有一个全面的了解了。

Attention 原理的3步分解：

第一步： query 和 key 进行相似度计算，得到权值

第二步：将权值进行归一化，得到直接可用的权重

第三步：将权重和 value 进行加权求和

从上面的建模，我们可以大致感受到 Attention 的思路简单，四个字“带权求和”就可以高度概括，大道至简。做个不太恰当的类比，人类学习一门新语言基本经历四个阶段：死记硬背（通过阅读背诵学习语法练习语感）->提纲挈领（简单对话靠听懂句子中的关键词汇准确理解核心意思）->融会贯通（复杂对话懂得上下文指代、语言背后的联系，具备了举一反三的学习能力）->登峰造极（沉浸地大量练习）。

这也如同attention的发展脉络，RNN 时代是死记硬背的时期，attention 的模型学会了提纲挈领，进化到 transformer，融汇贯通，具备优秀的表达学习能力，再到 GPT、BERT，通过多任务大规模学习积累实战经验，战斗力爆棚。

要回答为什么 attention 这么优秀？是因为它让模型开窍了，懂得了提纲挈领，学会了融会贯通。

想要了解更多技术细节，可以看看下面的文章或者视频：
「文章」深度学习中的注意力机制
「文章」遍地开花的 Attention，你真的懂吗？
「文章」探索 NLP 中的 Attention 注意力机制及 Transformer 详解
「视频」李宏毅 – transformer
「视频」李宏毅 – ELMO、BERT、GPT 讲解

四、Attention 的 N 种类型

Attention 有很多种不同的类型：Soft Attention、Hard Attention、静态Attention、动态Attention、Self Attention 等等。下面就跟大家解释一下这些不同的 Attention 都有哪些差别。

由于这篇文章《Attention用于NLP的一些小结》已经总结的很好的，下面就直接引用了：

本节从计算区域、所用信息、结构层次和模型等方面对Attention的形式进行归类。

4.1、计算区域

根据Attention的计算区域，可以分成以下几种：

• 1）Soft Attention，这是比较常见的Attention方式，对所有key求权重概率，每个key都有一个对应的权重，是一种全局的计算方式（也可以叫Global Attention）。这种方式比较理性，参考了所有key的内容，再进行加权。但是计算量可能会比较大一些。

• 2）Hard Attention，这种方式是直接精准定位到某个key，其余key就都不管了，相当于这个key的概率是1，其余key的概率全部是0。因此这种对齐方式要求很高，要求一步到位，如果没有正确对齐，会带来很大的影响。另一方面，因为不可导，一般需要用强化学习的方法进行训练。（或者使用gumbel softmax之类的）

• 3）Local Attention，这种方式其实是以上两种方式的一个折中，对一个窗口区域进行计算。先用Hard方式定位到某个地方，以这个点为中心可以得到一个窗口区域，在这个小区域内用Soft方式来算Attention。

4.2、所用信息

假设我们要对一段原文计算Attention，