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  • 文章目录前言一、LSTM凭什么可以替换RNN?二、LSTM的神秘之处是什么?三、一些细节1.脏数据2.dropout3.未知词条4.字符级建模5.使用one-hot向量6.数据集较小总结 前言 前文提到过用CNN、RNN、来解决隐藏在文本背后的...


    前言

    前文提到过用CNN、RNN、来解决隐藏在文本背后的语义问题,进而进行模型的训练。LSTM在解决长距离文本存在的依赖。
    LSTM在所有涉及时间序列、离散序列和NLP领域问题的应用中都取代了RNN。


    一、LSTM凭什么可以替换RNN?

    LSTM主要解决两个问题:在模型训练的过程中选择记住什么以及学习预测目标标签(学习需要记住的信息,同时学习输出信息。)。

    相对于CNN,RNN其实在上下文依赖关系进行了改进,在一定程度上解决了相近的上下文依赖。LSTM正解决了距离较远时词与词之间仍然存在依赖关系,使得循环神经网络具有更深层次的记忆功能。

    在以下几方面都是LSTM的优点:

    • 可以考虑超越文字本身的关于语言更深层次的东西。
    • 可以学习人类习以为常和在潜意识层面上处理的语言模式。
    • 更精确的预测样本类别。
    • 生成新文本。
    • 记忆状态在时间序列持续存在于所有时刻。
    • 在每个时刻的迭代中,隐藏层循环神经单元都可以访问记忆单元。

    二、LSTM的神秘之处是什么?

    LSTM 使用一种门控循环单元(GRU【gated recurrent unit】),可以有效保持长短期记忆。(如下图所示)
    在这里插入图片描述
    其中逐一介绍遗忘门:
    流程如图
    随着新依赖关系的出现而忘记长期依赖关系,遗忘门的激活函数是sigmoid函数,因为神经元的输出需要在0到1之间。1保留0删除
    在这里插入图片描述
    候选门
    会学习在将不合适信息添加到元细胞的记忆之前屏蔽掉它们。
    左侧:学习要更新记忆向量的哪些输入值
    右侧:使用多大的值来更新记忆
    主要完成:
    1.决定哪些输入向量值得记住
    2.将记住的输入元素按规定路线放置到正确的记忆“槽”

    在这里插入图片描述

    输出门
    输入:t时刻元胞的输入和t-1时刻元胞的输出的链接
    将掩码向量(n维记忆向量)与输出门第一步中计算的原始向量按元素相乘,得到的n维结果向量作为元胞在t时刻的正式输出最终从元胞输出。
    在这里插入图片描述

    三、一些细节

    1.脏数据

    2.dropout

    防止过拟合的同时降低精确率

    3.未知词条

    预训练的word2vec模型中找不到的词
    解决办法:
    1.从现有的嵌入模型中随机选择一个向量并使用它。
    2.在重构原始输入时,用一个特定的词条替换词向量库中没有的所有词条——‘UNK’。

    4.字符级建模

    在提供一套专项领域的训练集时,它能成为一种特定的语言类型建模。
    可以根据写作风格进行创作。
    当没有兴趣推广模型到其他领域时采用这种方法对特定建模,不采用过拟合。

    5.使用one-hot向量

    在固定的字符长度下,与完全由简单的单音节词组成的样本相比,具有大量长词的样本可能被欠采样。所以为了避免训练过程中的损失,采用独热向量。

    6.数据集较小

    数据集较小而且想要生成特定风格的文字,解决办法需要一个样本风格和音调更一致的数据集或者一个超大数据集。一般采用前者。

    总结

    不总结了,啥也不是

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  • 理论与实战结合, 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务,其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法,分模块解读如何用框架一步步完成...
  • LSTM实现自然语言处理中的情感分析,其中包含了分词,词序列化,词向量,LSTM建模
  • 自然语言处理11——RNN与LSTM

    千次阅读 2019-04-27 09:51:54
    文章目录1. 循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)1.1 循环神经网络的... LSTM与GRU2.1 LSTM2.2 GRU3. Text-RNN3.1 Text-RNN的原理3.2 利用Text-RNN模型来进行文本分类 1. 循环神经网络RNN(Recurrent Neural ...

    1. 循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)

    1.1 循环神经网络的提出背景

    既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络,为什么还要循环神经网络?
    原因很简单,无论是卷积神经网络,还是人工神经网络,他们的前提假设都是:元素之间是相互独立的,输入与输出也是独立的,比如猫和狗。 但现实世界中,很多元素都是相互连接的,比如股票随时间的变化,因为我们是根据上下文的内容推断出来的,但机器要做到这一步就相当得难了。因此,就有了现在的循环神经网络,他的本质是:像人一样拥有记忆的能力。因此,他的输出就依赖于当前的输入和记忆。

    1.2 循环神经网络的结构

    首先,我们来看一下RNN的整体结构,是由一个个得到RNN单元依次连接形成的,因为每个单元的工作完全一致,所以可以简化为一个循环结构,这也是RNN名字的由来。“循环“体现在隐层,在隐层之间的神经元之间也建立的权连接。这里借用吴恩达DeepLearning第五课中的结构图示意:
    在这里插入图片描述
    那么,RNN单元究竟是什么样的呢?下面就是RNN单元的结构及其运算公式。
    在这里插入图片描述
    RNN反向传播算法的思路和DNN是一样的,即通过梯度下降法一轮轮的迭代,得到合适的RNN模型参数,由于我们是基于时间反向传播,所以RNN的反向传播有时也叫做BPTT(back-propagation through time)。
    在这里插入图片描述
    RNN反向传播算法详见:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html

    1.3. 双向RNN

    Bidirectional RNN(双向RNN)假设当前t的输出不仅仅和之前的序列有关,并且 还与之后的序列有关。在有些情况,比如有一部电视剧,在第三集的时候才出现的人物,现在让预测一下在第三集中出现的人物名字,你用前面两集的内容是预测不出来的,所以你需要用到第四,第五集的内容来预测第三集的内容,这就是双向RNN通俗的想法。

    1.4 RNN存在的问题

    RNN受到短期记忆的影响。如果序列很长,他们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此,如果你尝试处理一段文本进行预测,RNN可能会遗漏开头的重要信息。

    在反向传播期间,RNN存在梯度消失的问题(梯度用于更新神经网络权重的值)。梯消失度问题是当梯度反向传播随着时间的推梯度逐渐收缩。如果梯度值变得非常小,则不会产生太多的学习。

    因此,在递归神经网络中,获得小梯度更新的层会停止学习。那些通常是较早的层。因为这些层不再学习,RNN会忘记它在较长序列中看到的内容,因此只有短期记忆。

    2. LSTM与GRU

    LSTM和GRU是作为短期记忆的解决方案而创建的。它们具有称为门(gate)的内部机制,它可以调节信息流。这些门可以了解序列中哪些数据重要以进行保留或丢弃。这样,它可以将相关信息传递到长序列中进行预测。

    2.1 LSTM

    LSTM整体结构与RNN相似,只是在每个单元中加入了三个门控单元,分别是:
    遗忘门:用来让RNN“忘记”之前没有用的信息。
    更新门:用来让RNN决定当前输入数据中哪些信息将被留下来。
    输出门:LSTM在得到最新节点状态 c c c后,结合上一时刻节点的输出 y ( t − 1 ) y^{(t-1)} y(t1)和当前时刻节点的输入 x t x^t xt来决定当前时刻节点的输出。
    具体的单元结构如下图所示:
    在这里插入图片描述
    那么,将这些细胞单元如RNN那样连接起来,就形成了LSTM的网络结构
    在这里插入图片描述

    2.2 GRU

    GRU作为LSTM的一种变体,将忘记门和输入门合成了一个单一的更新门。最终的模型比标准的 LSTM 模型要简单,也是非常流行的变体。
    在这里插入图片描述

    LSTM只能避免RNN的梯度消失(gradient vanishing),但是不能对抗梯度爆炸问题(Exploding Gradient)。梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题,一般靠裁剪后的优化算法即可解决,比如gradient clipping(如果梯度的范数大于某个给定值,将梯度同比收缩)。

    梯度剪裁的方法一般有两种:
    一种是当梯度的某个维度绝对值大于某个上限的时候,就剪裁为上限。
    另一种是梯度的L2范数大于上限后,让梯度除以范数,避免过大。

    3. Text-RNN

    3.1 Text-RNN的原理

    Text-RNN其实就是RNN用于文本分类的情况,TextRNN擅长捕获更长的序列信息。具体到文本分类任务中,BiLSTM从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的N-Gram信息。

    3.2 利用Text-RNN模型来进行文本分类

    参考

    [1]https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html
    [2]自然语言处理之循环神经网络 - CSDN - https://blog.csdn.net/herosunly/article/details/89554214

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    立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/8592/176832?utm_source=blogtoedu

    情感分析

    中文分词

    词向量建模:

    1、词袋模型:缺少上下文的关系

    2、Word2vector:用向量表示每一个词,向量维度一致,语义相同的词向量近似

    考虑到时间序列:

    LSTM模型

     

     

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  • LSTM百度百科 长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了...了解LSTM自然语言处理中的使用 代码: from keras.datasets import imdb # 导入模型 from keras import Sequentia

    LSTM百度百科

    • 长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。

    学习目标:

    了解LSTM在自然语言处理中的使用


    代码:

    from keras.datasets import imdb
    # 导入模型
    from keras import Sequential
    from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
    
    vocalbulary_size = 5000  # 词汇量
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=vocalbulary_size)
    print('Loaded dataset with {} training samples, {} test samples'.format(len(x_train), len(x_test)))
    # 训练集特征值
    print(x_train[6])
    word2id = imdb.get_word_index()
    id2word = {i: word for word, i in word2id.items()}
    print('----review with words-----')
    print([id2word.get(i, '') for i in x_train[6]])
    # 训练集目标值
    print(y_train[6])
    
    print('Maxinum review length:{}'.format(len(max((x_train + x_test), key=len))))
    print('Mininum review length:{}'.format(len(min((x_train + x_test), key=len))))
    
    from keras.preprocessing import sequence
    
    max_words = 500
    x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_words)
    x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_words)
    
    embedding_size = 32
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(vocalbulary_size, embedding_size, input_length=max_words))
    model.add(LSTM(100))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    print(model.summary())
    # 损失函数使用交叉熵,优化器使用adam,指标使用精确度
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    
    # 1次训练所选取的样本数/1次迭代所使用的样本量
    batch_size = 64
    # 1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本
    num_epochs = 3
    # 验证集
    x_valid, y_valid = x_train[:batch_size], y_train[:batch_size]
    # 训练集
    x_train2, y_train2 = x_train[batch_size:], y_train[batch_size:]
    model.fit(x_train2, y_train2, validation_data=(x_valid, y_valid), batch_size=batch_size, epochs=num_epochs)
    
    scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
    print('Test accuracy:', scores[1])
    
    
    展开全文
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  • 深度学习与自然语言处理之五:从RNN到LSTM

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