Category Archives: Stanford CS224N: NLP with Deep Learning

CS224N(3.14)Future of NLP + Deep Learning

今天是该课程的最后一节课,介绍了使用未标注数据集进行NLP学习的方法,以及谈了谈NLP未来的发展方向。下面主要介绍使用未标注数据集进行NLP学习的方法。

我们知道,在机器翻译领域,特别缺少标注好的语料集。目前世界上有上千种语言,但用得最多的只有十几种。对于那些使用人数很少的语言,它们和其他语言之间标注好的翻译句子就更少了。如何使用少量标注集,甚至不用标注集,就能实现机器翻译功能,是NLP领域一个很有前景的发展方向。

之前的很多工作使用pre-training来提高机器翻译模型的性能。具体方法是,先在源语言和目标语言的语料集上分别训练一个语言模型,这是无监督的,这个语言模型可以学到不同词的含义。然后在翻译模型中,用源语言的语言模型初始化Encoder权重,用目标语言的语言模型初始化Decoder权重。使用pre-training的模型相比于不使用pre-training的模型的BLEU大概有2分的提高。

Pre-training的问题是,由于预训练是在两种语言上独立进行的,两种语言在预训练期间没有交互过程。

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CS224N(3.12)Bias in AI

今天介绍AI的偏见,本质上,AI的偏见由人类的偏见导致。

看到成熟的黄颜色的香蕉,我们不会说这是黄颜色的香蕉,我们只会说这是香蕉,而如果看到未成熟的青色的香蕉,我们会特别说明这是未成熟的香蕉,或者说这是青色的香蕉。所以我们通常说香蕉时,其实暗含了它是黄颜色这个属性。

原型理论(Prototype Theory)说的就是这个意思,原型理论认为,我们在定义事物,并且给事物分类时,把这类事物中最常见的状态或实体定义为这一类的原型(Prototype)。同属于这一类,但具有不同特性的实物,只需要对原型增加修饰词来说明即可。比如香蕉这个例子,成熟的黄色的香蕉就是香蕉这一类别中的原型,它具有常见香蕉最典型的特征,而未成熟的香蕉最大的区别是颜色,所以我们可以用青色的香蕉来表示这是未成熟的香蕉的意思。

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CS224N(3.7)Constituency Parsing, TreeRNNs

在开始今天的内容之前,给所有AI炼丹师的建议:

  1. 简化模型,使用最简单的词袋模型
  2. 使用很少的数据集进行训练和调试,比如就用10个样本,确保模型能够在10个样本上过拟合
  3. 确认模型没问题之后,增加模型的复杂度
  4. 画出训练集和测试集上的错误率变化曲线
  5. 如果一切都符合预期的话,增加L2正则和Dropout
  6. 搜索更优的超参数组合
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CS224N(3.5)Multitask Learning

今天介绍NLP中的多任务学习。

我们知道预训练和参数共享在CV中很重要,很多模型都会在ImageNet上预训练,然后迁移到具体的任务中进行微调。这种方式能够成功的原因是很多CV任务几乎都是以分类为基础任务,分类相当于CV的积木(building block),所以在ImageNet上训练的CNN分类模型迁移到其他CV任务中能起到很好的提升效果。

NLP中虽然也有一些预训练模块,比如预训练词向量,然后用到具体的NLP任务中,但也仅仅是将词向量作为下游模型的输入。在NLP中,并没有一个基础模型(包括模型的结构、权重等),能把整个基础模型迁移到下游任务进行微调,现在都是针对不同的问题设计专门的网络结构,比如POS、NER、NMT等,处于不同任务各自为政的局面。

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CS224N(2.26)Coreference Resolution

今天介绍的内容是指代消解(Coreference Resolution)。指代(mention)是指句子中出现的名词、名词短语、代词等,指代消解就是把指向同一实体(entity)的指代聚类到一起的过程。比如下面的两句话,蓝色的词就是很多的指代,需要找出来哪些指代是指向同一个实体。比如Barack Obama、his、He都是指奥巴马。

下面的例子是比较简单的情况,事实上,在真实的语言中,情况更加复杂,比如有些指代可能表示多个实体。比如“他们”,可能同时指代了“小明”和“小王”,这种指代对于现在的NLP模型来说比较难,暂时不考虑。

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CS224N(2.26)Natural Language Generation

今天要介绍的内容比较多,但都是概述性的内容,主要了解自然语言生成领域的进展。


Section 1: Recap LMs and decoding algorithms

之前已经讲过什么是语言模型,语言模型就是给定句子中的一部分词,要求预测下一个词是什么。形式化表述就是预测$P(y_t|y_1,…,y_{t-1})$,其中的$y_1,…,y_{t-1}$就是目前已知的词,$y_t$就是要预测的下一个词。

条件语言模型是指除了已知$y_1,…,y_{t-1}$,还给定了$x$,这个$x$就是提供给语言模型的额外的信息。比如机器翻译的$x$就是源语言的句子信息;自动摘要的$x$就是输入的长文;对话系统的$x$就是历史对话内容等。

需要提醒的是,语言模型在训练阶段,输入Decoder的是正确的词,这种方法被称为Teacher Forcing,即不论上一步的输出是什么,都强制给这一步输入正确的词。而如果在测试阶段,Decoder的输入是上一步的输出。

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CS224N(2.21)Transformers and Self-Attention For Generative Models

今天介绍大名鼎鼎的Transformer,它于2017年出自谷歌的论文《Attention Is All You Need》(https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf),用Attention实现机器翻译模型,并取得了新的SOTA性能。

传统的机器翻译模型一般是结合RNN和Attention,可以看我之前的博客介绍:CS224N(1.31)Translation, Seq2Seq, Attention。虽然RNN+Attention的组合取得了不错的效果,但依然存在一些问题。由于RNN是序列依赖的模型,难以并行化,训练时间较长;且当句子很长时由于梯度消失难以捕捉长距离依赖关系。虽然相继推出的LSTM和GRU能一定程度上缓解梯度消失的问题,但这个问题依然存在。而且LSTM和GRU难以解释,我们根本不知道当前timestep依赖远的词多一点还是近的词多一点。

Transformer的思想很激进,它完全抛弃了RNN,只保留Attention,从其论文标题可见一斑。RNN无法并行化的根本原因是它的正向和反向传播是沿着句子方向(即水平方向),要想实现并行化,肯定不能再走水平方向了。于是,Transformer完全抛弃水平方向的RNN,而是在垂直方向上不断叠加Attention。由于每一层的Attention计算只和其前一层的Attention输出有关,所以当前层的所有词的Attention可以并行计算,互不干扰,这就使得Transformer可以利用GPU进行并行训练。

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CS224N(2.19)Contextual Word Embeddings

今天介绍几种新的词向量学习方法,在此之前,建议大家看看我关于word2vec或GloVe等传统词向量的介绍:CS224N(1.8)Introduction and Word Vectors

传统词向量,比如word2vec,它在训练阶段学习到一个词的向量表示之后,在下游的各种NLP任务中,这个词向量不再变动了。也就是说传统词向量的特点是,对一个词只学习一个词向量,且在具体任务中固定不变。传统词向量有两个主要的不足:

1. 难以表达一词多义。一个词在不同的上下文语境中可能表示不同的含义,比如“苹果”在“苹果真好吃”和“苹果手机很好用”这两个句子中表示不同的含义,但word2vec学习到的“苹果”词向量只有一个,也就是说下游任务对于这两个句子用的是同一个词向量。虽然word2vec的词向量可能同时包含了这两个含义,但它把这两个含义糅合到一个向量中了,导致在“苹果真好吃”中可能引入了“苹果手机”的干扰因素,在“苹果手机很好用”中引入了“吃的苹果”的干扰因素。总之就是,word2vec学习到的词向量粒度较粗,向量固定不变,无法根据具体的上下文语境进行改变。

2. 难以表达不同的语法或语义信息。一个词,即使是同一个意思,在语法或语义上也可能充当不同的角色,比如“活动”这个词,既可以做名词、也可以做动词,既可以做主语、也可以做谓语等。但word2vec对一个词只给出一个词向量,无论这个词在句子中充当什么角色,词向量都是一样的。虽然word2vec训练时可能已经学到了一个词的不同语法或语义特征,但它把这些信息糅合到一个向量中了,也就是粒度较粗的问题。

其实上述两点暴露出来的word2vec的不足,本质上是同样的两个原因:1. 词向量是静态的,无法根据上下文进行调整;2. 词向量表示只有一个向量,糅合了太多信息,粒度较粗。

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CS224N(2.14)Subword Models

今天介绍一下subword(子词)模型。之前介绍的NLP模型都是基于word的,对于英文来说是一个个单词,对于中文来说是一个个词语(需要分词)。不过,最近几年,subword模型多起来了,这就是我们今天要介绍的内容。

对于英文来说,文字的粒度从细到粗依次是character, subword, word,character和word都很好理解,subword相当于英文中的词根、前缀、后缀等,如unfortunately中的un、ly、fortun(e)等就是subword,它们都是有含义的。对于中文来说,只有两层,character和subword是同一层,表示单个的字,而word表示词语。

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CS224N(2.12)Convolutional Networks for NLP

今天我们介绍如何使用CNN解决NLP问题。截止目前,我们学习了很多RNN模型来解决NLP问题,由于NLP是序列的问题,使用RNN这种循环神经网络是很符合直觉的,而且也取得了不错的效果。但是,由于RNN速度较慢,而且梯度消失问题比较严重,人们就想借用CV领域的CNN,看是否能解决NLP的问题。

我们在之前的博客中已经详细介绍过卷积神经网络CNN,这里不再详细介绍。下面我们以一篇paper中使用CNN对句子进行情感分类为例,简要介绍下怎样将CNN应用到NLP中。

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