机器翻译及实践 初级版：含注意力机制的编码器—解码器模型

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前言

本博客为笔者NLP实验课内容。
行文逻辑如下：
1.介绍2个重要的前置知识：Seq2Seq和注意力机制
至于更基础的词嵌入、RNN等前置知识可看前一篇博客或自行学习
2.实践：法英翻译（使用含注意力机制的编码器—解码器）

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一、什么是机器翻译？

其实就是我们所说的翻译，也就是把一句话由一种语言翻译成另一种语言。

按理来说最容易理解的方法是构造一个映射关系或字典，把一个语言中的每个词与另一种语言一一对应起来。但实际实行起来难度很大

一是词太多；
二是对于词组，短语这种含多个词，每个词分开分别有各自的意思，合起来又是另一种意思这种情况很难处理；
还有，输入输出的序列长度不一致，例如输入3个词，输出可能4个词。

以上这些难点都需要我们去考虑，故基于此，我们开始我们本次的实验。

二、所需要的前置知识

延续前一篇博客的传统，本部分还是按照what—why—how的逻辑进行介绍。
how部分主要讲解实现原理，具体代码实现会放在第三节即实践部分进行讲解。

（一）.Seq2Seq

1.什么是Seq2Seq

简单的描述其功能就是:利用编码器把a变为b，再利用解码器把b变成c。

输入序列->Seq2Seq->输出序列

在我看来，任何的Seq2Seq都是在做”翻译“，只不过翻译出的“语言”不一样。
比如，输入1，1，1，输出2，2。这也是一种翻译啊！

下面是一个简单的基于Seq2Seq的翻译模型。

可以看到，一个Seq2Seq模型由两部分组成，编码器和解码器。
输入语句通过编码器生成C（背景变量），需要注意的是，这个C是定长的。然后解码器用C生成翻译。
是不是很想知道他们到底内部的运行机理？别急，咱按规矩，what后得将why，哈哈。

2.机器翻译为什么要用Seq2Seq

1.最直观的理由是他能处理变长数据：在翻译时，输入语言的长度和输出语言的长度是不一样的。
可是简单的RNN也能处理变长数据，为什么不用它？
2.因为Seq2Seq模型相较于RNN在翻译任务中有自己的优势
(1）处理变长序列:Seq2Seq模型专门设计用于解决序列到序列的转换问题,自然地处理变长输入和输出。编码器将输入序列压缩成一个上下文向量，而解码器则从这个向量生成可变长度的输出序列。
(2)捕捉依赖关系：在自然语言中，单词间存在复杂的依赖关系，这些关系对正确翻译至关重要。Seq2Seq模型通过循环神经网络（RNN）或更先进的长短时记忆网络（LSTM）来捕捉长距离的依赖关系。这些网络结构能够存储和访问前文信息，有助于生成准确和连贯的翻译。
(3)端到端的学习：Seq2Seq模型采用端到端的训练方式，直接从输入和输出对中学习翻译函数。这种方法简化了模型的设计和训练过程，因为不需要人工设计特征或规则。通过大量的训练数据，Seq2Seq模型可以自动学习词汇、语法和语义层面的复杂映射关系。

3.如何使用Seq2Seq

还是结合此图进行讲解：

3.1编码器的实现

我们的目的是让编码器生成一个定长的背景变量$\mathbf{c}$。

我们可以看到，如果我们让编码器每个步骤都有一个输出，类似这样：

是不是跟RNN一模一样了！！！那他具体的参数更新等等是不是都明白了？
或者你把他换成双向循环神经网络，LSTM，GRU都行（在我的眼中他们是属于加强版的RNN，本质上没啥大的区别）。

虽然说到这基本上可以结束了，但咱们还是得用数学公式把他描述的严谨点。

假设我们使用的是循环神经网络。

输入序列是$x_1,\dots ,x_T$，批量大小为1，例如$x_i$是输入句子中的第$i$个词。在时间步$t$，循环神经网络将输入$x_t$的特征向量${\mathbf{x}}_t$和上个时间步的隐藏状态${\mathbf{h}}_{t-1}$变换为当前时间步的隐藏状态${\mathbf{h}}_t$。我们可以用函数$f$表达循环神经网络隐藏层的变换：

$${\mathbf{h}}_t=f({\mathbf{x}}_t,{\mathbf{h}}_{t-1}).$$

接下来，编码器通过自定义函数$q$将各个时间步的隐藏状态变换为背景变量

$$\mathbf{c}=q({\mathbf{h}}_1,\dots ,{\mathbf{h}}_T).$$

3.2解码器的实现

还是来看这张图：

我们现在已经得到了编码器输出的背景变量$\mathbf{c}$.
其实我们观察解码器，是不是本质上还是一个RNN模型，只不过把输入改成了前一个状态的输出和背景变量$\mathbf{c}$，那么参数的更新啥的，也是一样的。

还是跟上面一样，为了严谨，结合数学公式讲解：

给定训练样本中的输出序列$y_1,y_2,\dots ,y_{T^{\prime }}$，对每个时间步$t^{\prime }$（符号与输入序列或编码器的时间步$t$有区别），解码器输出$y_{t^{\prime }}$的条件概率将基于之前的输出序列$y_1,\dots ,y_{t^{\prime }-1}$和背景变量$\mathbf{c}$，即$P(y_{t^{\prime }}\mid y_1,\dots ,y_{t^{\prime }-1},\mathbf{c})$。

这个P其实就是当前词预测正确的概率，我们要最大化这个P。

为此，我们可以使用另一个循环神经网络作为解码器。在输出序列的时间步$t^{\prime }$，解码器将上一时间步的输出$y_{t^{\prime }-1}$以及背景变量$\mathbf{c}$作为输入，并将它们与上一时间步的隐藏状态${\mathbf{s}}_{t^{\prime }-1}$变换为当前时间步的隐藏状态${\mathbf{s}}_{t^{\prime }}$。因此，我们可以用函数$g$表达解码器隐藏层的变换：

$${\mathbf{s}}_{t^{\prime }}=g(y_{t^{\prime }-1},\mathbf{c},{\mathbf{s}}_{t^{\prime }-1}).$$
$$（其实我们就是要更新这个g，从而使得P变大）$$
有了解码器的隐藏状态后，我们可以使用自定义的输出层和softmax运算来计算$P(y_{t^{\prime }}\mid y_1,\dots ,y_{t^{\prime }-1}$