Datawhale NLP课程 Task2

最新推荐文章于 2025-02-20 00:26:55 发布

wangruohann

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.csdn.net/wangruohan1995/article/details/119764863

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图解Attention

seq2seq模型

输入：一个序列；输出：另一个序列
模型细节：seq2seq模型是由encoder和decoder组成，encoder处理输入序列中的每个元素，把这些信息转成一个向量（称为上下文context），整个序列输入完成后，encoder把context发送给decoder，decoder生成输出序列中的元素。在transformer出现之前，encoder和decoder一般用RNN实现。
在这里插入图片描述
context向量的长度是基于编码器RNN的隐藏层神经元的数量。RNN在时间步上接受2个输入：1. 输入序列中的一个元素（用word embedding把单词转换到一个向量空间）；2.一个hidden state。最后一个hidden state是我们要传递给decoder的context。

(https://img-blog.csdnimg.cn/de3f00930b044d799d445c9bbc38d363.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhbmdydW9oYW4xOTk1,size_16,color_FFFFFF,t_70)

Attention讲解

事实证明，上下文context向量是这类模型的瓶颈。这使得模型在处理长文本时面临非常大的挑战。
一个注意力模型不同于经典的序列到序列（seq2seq）模型，主要体现在 2 个方面：

编码器会把所有时间步的hidden state传给解码器，而不是只传递最后一个hidden state。
解码器在产生输出之前，做了一个额外的处理，给每个hidden state一个分数，高分的hidden state会被放大，低分的则会被缩小。

注意力模型的整个过程：

图解transformer

2017 年，Google 提出了 Transformer 模型，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构。这个模型的其中一个优点，就是使得模型训练过程能够并行计算。Transformer也是由encoder和decoder组成的。
transformer的输入：
使用word embedding algorithm，将每一个词转换成一个词向量，输入的句子是一个向量列表。在实际中，每个句子的长度不一样，我们会取一个适当的值，作为向量列表的长度。如果一个句子达不到这个长度，那么就填充全为 0 的词向量；如果句子超出这个长度，则做截断。句子长度是一个超参数。
Encoder:
每个单词转换成一个向量之后，进入self-attention层，每个位置的单词得到新向量，然后再输入FFN神经网络。

Self-Attention

计算query, key, and value向量
计算Attention分数
这些分数，是通过计算 “Thinking” 对应的 Query 向量和其他位置的每个词的 Key 向量的点积，而得到的。如果我们计算句子中第一个位置单词的 Attention Score（注意力分数），那么第一个分数就是 q1 和 k1 的内积，第二个分数就是 q1 和 k2 的点积。
Normalize + Softmax
每个分数分别与每个 Value 向量相乘,得到的向量相加，就得到了 Self Attention 层在这个位置（这里的例子是第一个位置）的输出。