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  • 读本篇论文之前我先调研了并理解了什么是自然语言处理(自然语言是人类交流信息的工具。很自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题–一个人根据接收到的信息,去猜测发话人要表达的意思)以及自然语言...

    1读前准备

    读本篇论文之前我先调研了并理解了什么是自然语言处理(自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题–一个人根据接收到的信息,去猜测发话人要表达的意思)以及自然语言处理的发展历程,我举出了在电影中的例子来说明AI发展到一定阶段,自然语言处理带给人们的前景展望。
    而自然语言处理的发展历程,在搜索大量资料后我选择综合了部分资料,了解到自然语言处理到现在目前经历了是个时期,分别是1956年以前的萌芽期;1957-1970年的快速发展期;1971 -1993年的低谷的发展期和1994年至今的复苏融合期。

    1.1自然语言处理发展历程

    萌芽期
    在1948年Shannon把马尔可夫过程的概率模型(实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法)应用于描述语言的自动机。1956年,Chomsky乔姆斯基又提出了上下文无关文法(编译原理课程中讲过)并把它运用到自然语言处理中。
    快速发展期(1957-1970)
    快速发展期
    从50年代中期开始到60年代中期,以Chomsky为代表的符号派学者开始了形式语言理论和生成句法的研究,60年代末又进行了形式逻辑系统(对于词项和命题形式的逻辑性质的研究、思维结构的研究与必然推出的研究,它提供检验有效的推理和非有效推理的标准)的研究。1959年宾夕法尼亚大学研制成功的TDAP系统,布朗美国英语语料库的建立等。1967年美国心理学家Neisser提出认知心理学的概念,直接把自然语言处理与人类的认知联系起来了。
    低速的发展期
    70年代,基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的统计方法在语音识别领域获得成功。80年代初,话语分析(Discourse Analysis)也取得了重大进展。之后,由于自然语言处理研究者对于过去的研究进行了反思,有限状态模型和经验主义研究方法也开始复苏。
    复苏融合期
    复苏融合期,复苏融合期所产生的思想与模型应该是现阶段我们研究自然语言处理所应用的主要知识基础比如 神经语言模型(2001),多任务学习(2008),Word嵌入和NLP的神经网络(2013), 序列到序列模型(2014年),注意力机制和基于记忆的神经网络(2015),预训练语言模型(2018)

    1.2对其中的部分知识进行了简单了解

    神经语言模型
    神经语言模型解决的是在给定已出现词语的文本中,预测下一个单词的任务。这可以算是最简单的语言处理任务,第一个神经语言模型,前馈神经网络(feed-forward neuralnetwork),是 Bengio 等人于 2001 年提出的。以某词语之前出现的n个词语作为输入向量。今天,这样的向量被称为大家熟知的词嵌入(word embeddings)。这些单词嵌入被连接并馈入隐藏层,然后将其输出提供给softmax层。
    多任务学习(Multi-tasklearning)
    多任务学习是在多个任务下训练的模型之间共享参数的一般方法。在神经网络中,这可以通过绑定不同层的权重来轻松完成。Collobert在2008年首次将多任务学习应用于NLP的神经网络。在这一框架下,词嵌入矩阵被两个在不同任务下训练的模型共享.多任务学习现在用于各种NLP任务,并且利用现有或“人工”任务已成为NLP指令集中的有用工具。虽然通常预先定义参数的共享,但是在优化过程期间也可以学习不同的共享模式。随着模型越来越多地评估多项任务以评估其泛化能力,多任务学习越来越重要,最近又有提出了多任务学习的专用基准。
     词嵌入(Word embeddings)
    词嵌入在2001年首次出现。2013年作出的主要创新——是通过删除隐藏层和近似目标来使这些单词嵌入的训练更有效。虽然这些变化本质上很简单,但它们与高效的word2vec(word to vector,用来产生词向量的相关模型)组合在一起,使得大规模的词嵌入模型训练成为可能。
     用于自然语言处理的神经网络(Neural networks for NLP)
    2013年和2014年标志着神经网络模型开始在NLP中被采用的时间。三种主要类型的神经网络成为使用最广泛的:循环神经网络(recurrent neural networks)、卷积神经网络(convolutionalneural networks)和结构递归神经网络(recursive neural networks)。
    递归神经网络(RNN)是处理NLP中普遍存在的动态输入序列的理想选择。Vanilla RNNs很快被经典的长期短期记忆网络(LSTM)所取代,后者证明其对消失和爆炸梯度问题更具弹性。
    卷积神经网络(CNN)被主要用于计算机视觉,但它们也开始应用于语言它们比RNN更容易并行化,因为每个时间步的状态仅取决于本地环境(通过卷积运算)而不是像RNN中的所有过去状态。 CNN可以使用扩张的卷积扩展到更宽的感受域,以捕捉更广泛的背景。CNN和LSTM也可以组合和堆叠,并且可以使用卷积来加速LSTM。
    序列到序列模型(Sequence-to-sequence models)
    序列到序列学习一种使用神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。在该框架中,编码器神经网络逐符号地处理句子并将其压缩成矢量表示;然后,解码器神经网络基于编码器状态逐个预测输出符号,在每个步骤中将先前预测的符号作为预测下一个的输入.序列到序列学习甚至可以应用于NLP中常见的结构化预测任务,其中输出具有特定结构。为简单起见,输出是线性化的,用于序列和解码器的编码器通常基于RNN,但是可以使用其他模型类型。

    2论文学习

    2.1编码器 - 解码器框架

    基于通用序列到序列(简称seq2seq)模型 的编码器 - 解码器框架它采用门控循环单元(GRU)实现把后序列x转化为隐藏层h。GRU 是标准循环神经网络(具有循环的网络,允许信息影响持续存在。)的改进版,GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体,它较LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此也是当前非常流形的一种网络编码器将后序列x=(x1,x2,····xn)变换为隐藏表示h=(h1,h2,···,hn),其被定义为公式1,解码器将上下文矢量ct和先前解码字e(y1)的嵌入作为输入,以使用另一个GRU更新其状态st(

    2.2ECM概述

    这幅图告诉了我们ECM是如何工作的,比如说,这幅图中输入了一个POST(最糟糕的一天。由于交通,我来晚了)输入到ECM中(ECM嵌入情绪类别 和提要情感类别嵌入到解码器中。为了捕捉状态的 隐含变化并动态平衡语法状态和情绪状态之间的权重, ECM采用内部存储器模块。但也通过外部存储器模块 对通用(非情感)或情感词的明确选择来建模情感的 明确表达)在通过原来训练出的数据集来判断这句话是喜欢,快乐, 伤心,厌恶 ,愤怒。最后在给出相应的回答。
    在这里插入图片描述
    内部存储器
    内部存储器用来捕获解码过程中的情绪动态。模拟表达情绪的过程如下:在解码过程开始之前,每个类别都有一个内部情绪状态;在每一步,情绪状态都会衰减一定量;一旦解码过程完成,情绪状态应衰减到零,表示情绪完全表达。他的解码器存在一个的数据流 。读门grt读取内部存储器Met并通过输M rt来更新解码器的状态,并且经过GRU和写门gtw更新为M et+1 带有事先准备好解码后的字e(yt−1)的字嵌入输入,前 一个状态向量为st-1,当前上下文矢量为ct。写入门g通过解码器的状态向量 st被计算

    外部存储器
    外部存储器在内部记忆模块中,内部情绪状态的变化与单词选择之间的相关性是隐含的,而不是直接可观察的。使用外部存储器模块可以通过为情感词和通用词分配不同的生成概率,明确地模拟情绪表达。外部存储器的解码器数据流。最后的解码概率在情感softmax和通用softmax之间进行加权,其中权重由类型选择器计算。情感softmax Pe(yt = we)和通用softmax Pg(yt = wg)是计算分别从外部记忆和通用词汇中读取的情绪词汇。类型选择器αt 控制发生器的权重

    3实验分析

    使用随机梯度下降(SGD)算法和小批量。批量大小和学习率分别设置为128和0.5。为了加速训练过程, 在STC数据集上训练了seq2seq模型,并使用预先训练 的单词嵌入。然后在ESTC数据集上训练我们的模型, 其参数由于训练的seq2seq模型的参数初始化。

    3.1数据准备阶段

    构建情感分类器在NLPCC数据集上训练了几个分类器,然后选择最佳分类器进行自动注释然后,我们将NLPCC数据集划分为训练,验证和测试集,比例为8:1:1。在过滤的数据集上训练了几个情绪分类器。训练结果如下:
    利用情绪词汇注释STC通过注释得到了一个情感标记STC(ESTC)数据集由于,自动注释,数据集会产生误差,此数据集足以在实践中训练模型

    3.2实验细节

    基线
    基线选择了两个合适的baselines:普通的seq2seq模型和情感类别嵌入模型(Emb),其中情感类别嵌入到向量中,并且该向量用作每个解码位置的输入,类似于用户嵌入的概念。由于情绪类别是情绪表达的高级抽象,因此这是我们模型的适当baselines
    自动评估
    在情绪水平上评估模型,采用情绪准确度作为预期情绪类别(作为模型的输入)与情绪分类器生成的响应的预测情绪类别之间的一致性
    手动评估
    更好地从内容和情感的角度理解生成的反应的质量

    3.3实验结果

    所有选项的ECM在两个指标 中都显著优于其他方法

    对于Seq2Seq。这些表明ECM在内容和情感方面产生高 质量的反应更好。

    4论文贡献

    1. 提出解决大规模会话生成中的情感因素。这是关于该主题的第一项研究工作。

    2. 它提出了一个端到端的框架(称为ECM),将情感影响纳入大规模的会话生成当中。 它有三种新颖的机制:情感类别嵌入,内部情感记忆和外部记忆。

    3. 它表明ECM可以产生比传统seq2seq模型更高得分的内容和情感响应。

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  • 字典python语言中唯一的映射类型映射类型对象里哈希值(键,key)和指向的对象(值,value)一对的广西,通常被认为可变的哈希表字典对象可变的,它一个容器类型,能存储任意个数的python对象,其中也包括其他...

    Python中的dict表示的字典数据类型。字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。

    字典是python语言中唯一的映射类型

    映射类型对象里哈希值(键,key)和指向的对象(值,value)是一对多的广西,通常被认为是可变的哈希表

    字典对象是可变的,它是一个容器类型,能存储任意个数的python对象,其中也包括其他容器类型。

    字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示:d = {key1 : value1, key2 : value2 }

    键必须是唯一的,但值则不必。

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    值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。

    一个简单的字典实例:dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}

    也可如此创建字典:dict1 = { 'abc': 456 };

    dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };

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  • New York,这些词表达分开的意思和真正的意思相去甚远)” 2. 作者的解决方案 在本文中,我们提出了一个粒度的BERT模型(AMBERT),它同时使用了细粒度和粗粒度标记。对于英语,AMBERT通过使用两个编码器同时构造...

    AMBERT: A PRE-TRAINED LANGUAGE MODEL WITH MULTI-GRAINED TOKENIZATION

    1. 之前的BERT还存在什么问题?

    归纳:即BERT中的token采取的是细粒度的,这种细粒度无法解决英语中的“多词表达形式(如 ice creaming; New York,这些多词表达分开的意思和真正的意思相去甚远)”

    2. 作者的解决方案

    在本文中,我们提出了一个多粒度的BERT模型(AMBERT),它同时使用了细粒度和粗粒度标记。对于英语,AMBERT通过使用两个编码器同时构造输入文本中的单词和短语的表示来扩展BERT。确切地说,AMBERT首先在单词和短语级别上进行标记化。然后,它将单词和短语的嵌入作为两个编码器的输入。它在两个编码器中使用相同的参数。最后,它在每个位置上分别获得该词的上下文表示和该短语的上下文表示。注意,由于参数共享,AMBERT中的参数数目与BERT中的参数数目相当。AMBERT可以在单词级和短语级表示输入文本,以利用这两种标记方法的优点,并在多个粒度上为输入文本创建更丰富的表示

    3 作者贡献(创新点)

    1. 多粒度预训练语言模型的研究
    2. 提出一种新的被称为AMBERT的预训练语言模型作为BERT的扩展,它利用了多粒度的token和共享的参数
    3. AMBERT在英文和中文基准数据集GLUE, SQuAD, RACE,和CLUE上的实证验证。

    具体可参考专知链接和论文:https://www.zhuanzhi.ai/vip/bc6b030cfb7f96c81f1eb5440fcb7f94
    论文地址

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  • 相对于深度学习,传统机器学习的流程往往由个独立的模块组成,比如在一个典型的自然语言处理(Natural Language Processing)问题中,包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等个独立步骤,每个步骤一个独立...

    1.传统机器学习VS深度学习

    相对于深度学习,传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成,比如在一个典型的自然语言处理(Natural Language Processing)问题中,包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤,每个步骤是一个独立的任务,其结果的好坏会影响到下一步骤,从而影响整个训练的结果,这是非端到端的。

    而深度学习模型在训练过程中,从输入端(输入数据)到输出端会得到一个预测结果,与真实结果相比较会得到一个误差,这个误差会在模型中的每一层传递(反向传播),每一层的表示都会根据这个误差来做调整,直到模型收敛或达到预期的效果才结束,这是端到端的。

    2.如何理解端到端

    端到端指的是输入是原始数据,输出是最后的结果。原来输入端不是直接的原始数据,而是在原始数据中提取的特征,这一点在图像问题上尤为突出,因为图像像素数太多,数据维度高,会产生维度灾难,所以原来一个思路是手工提取图像的一些关键特征,这实际就是就一个降维的过程。

    那么问题来了,特征怎么提?

    特征提取的好坏异常关键,甚至比学习算法还重要,举个例子,对一系列人的数据分类,分类结果是性别,如果你提取的特征是头发的颜色,无论分类算法如何,分类效果都不会好,如果你提取的特征是头发的长短,这个特征就会好很多,但是还是会有错误,如果你提取了一个超强特征,比如染色体的数据,那你的分类基本就不会错了。

    这就意味着,特征需要足够的经验去设计,这在数据量越来越大的情况下也越来越困难。于是就出现了端到端网络,特征可以自己去学习,所以特征提取这一步也就融入到算法当中,不需要人来干预了。

    作者:Liwemg
    链接:https://www.jianshu.com/p/f8ed2744be97
    来源:简书
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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