Tag Archives: LSTM

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(2.7)Question Answering

这节课的内容比较简单,是问答系统(Question Answering, QA)的入门介绍。

首先,为什么需要QA?目前各大搜索引擎对于一个查询,给出的都是一个结果列表。但是很多查询是一个问题,答案也往往比较确定,比如“现任美国总统是谁?”,此时,返回一堆结果列表就显得太过啰嗦了,尤其是在手机等移动设备上搜索时,简单的给出回答也许会更好一些。另一方面,智能手机上的助手如Siri、Google Now之类的,用户期望的也是简洁的答案,而不是一堆网页列表。

QA系统的组成主要有两个部分,一部分是根据问题检索到相关的文档,这部分是传统的信息检索的内容;另一部分是对检索到的文档进行阅读理解,抽取出能回答问题的答案,这部分就是本文要介绍的QA系统。

QA的历史可追溯到上世纪七十年代,但真正取得突破性进展也就是最近几年。2015/2016年,几个大规模QA标注数据集的发表,极大的推动了这个领域的发展。这其中比较有名的数据集是斯坦福大学发布的Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)。

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CS224N(1.29)Vanishing Gradients, Fancy RNNs

梯度消失

今天介绍RNN的梯度消失问题以及为了解决这个问题引出的RNN变种,如LSTM何GRU。

上一篇博客中,通过公式推导,我们已经解释了RNN为什么容易产生梯度消失或梯度爆炸的问题,核心问题就是RNN在不同时间步使用共享参数$W$,导致$t+n$时刻的损失对$t$时刻的参数的偏导数存在$W$的指数形式,一旦$W$很小或很大就会导致梯度消失或梯度爆炸的问题。下图形象的显示了梯度消失的问题,即梯度不断反传,梯度不断变小(箭头不断变小)。

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