常見神經網路模型在自然語言處理領域中的應用
寫在前面：本篇文章集中介紹了前饋神經網路模型、卷積神經網路模型、遞歸神經網路模型在自然語言處理領域的應用。對於模型本身，在《深度學習綜述》一文中，已經有了一個比較細緻和全面的介紹，這裡將不做過多的介紹。
1 前饋神經網路在自然語言領域中的應用
這裡要介紹的任務是一個分類問題，也可以認為是一個序列標註問題。自然語言處理中有一個很重要的基本問題，就是分詞和詞性標註問題。在處理分詞問題，一個常見的處理方法是將單詞標註為BIO類型。 BIO標註是將每個元素標註為「B-X」、「I-X」或者「O」。其中，「B-X」表示此元素所在的片段屬於X類型並且此元素在此片段的開頭，「I-X」表示此元素所在的片段屬於X類型並且此元素在此片段的中間位置，「O」表示不屬於任何類型。
這裡採用的前饋神經網路模型結構如下：
前饋神經網路模型的輸入是窗口大小為 的中心詞及其上下文。值得一提的是，這裡會對句子進行padding操作。以句子「it is a cat.「為例，假設窗口大小為3，對於第一個詞「it」而言，其窗口的內容應該是["<DUMMY>", 「it」，「is」]，其思想和卷積神經網路中的圖像擴展類似。
經過處理後的數據形式如下：
[(Sao, Paulo, (, Brasil, ), ,, 23, may, (, EFECOM, ), .), (B-LOC, I-LOC, O, B-LOC, O, O, O, O, O, B-ORG, O, O)]
經過padding操作後的窗口訓練集舉例：
[<DUMMY>, <DUMMY>, Sao, Paulo, (], B-LOC]
其經過神經網路得到一個類別 , 與其標籤『B-LOC』在損失函數中進行誤差計算，通過反向傳播調整神經網路參數。
2 卷積神經網路在自然語言處理領域中的應用
下圖是一個單層CNN實例，卷積操作的數學公式表示如下：
經過上式的卷積操作得到了feature map，對 進行池化操作得到
。
通過一個實例介紹卷積神經網路是如何應用在自然語言處理領域的。在如下圖的模型中，首先，將每個單詞編碼為一個5維的詞向量，該句子被表示為了一個7*5的矩陣。接著，使用3個大小分別為2*5、3*5、4*5的卷積濾波器（每組各兩個,即通道數out_channels為2）進行卷積操作，經過激活函數得到尺寸分別為6、4、4的特徵向量，對得到的特徵向量進行池化操作併合並每一組特徵向量。最後對池化操作得到的向量組合作為softmax層的輸入進行分類處理。
卷積實現：
kernel_size = (2,3,4)
kernel_dim = 2
self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=kernel_dim, kernel_size = (K, embedding_dim)) for K in kernel_sizes])
Conv2d的參數解釋：in_channels表示輸入層的深度，這裡是1。此外對於圖像來說，黑白圖像的in_channels為1，而彩色圖像的in_channels為3（RGB三通道)）。out_channels表示輸出的通道數。
#註：Github中的卷積神經網路模型結構和該例子的模型並不一致。
此外，介紹一個字元級的卷積神經網路模型。模型架構如下圖所示：
在該模型中，Highway network是一個新的概念，其旨在減少深層網路出現的梯度消失問題。其數學公式的描述如下：可以看出，輸出 主要由原輸入
和經過非線性變換的函數
共同決定。
3 循環神經網路在自然語言處理領域中的應用
在介紹RNN模型之前，談一談語言模型的類型。Bi-RNN是一種考慮了全文信息的語言模型，前面談到的Skip-Gram和CBOW屬於基於窗口上下文的語言模型。n-gram模型和GloVe模型則屬於基於計數的語言模型。
與傳統的翻譯模型不同，傳統的翻譯模型只考慮先前單詞的有限窗口來調節語言模型，而遞歸神經網路（RNN）能夠在語料庫中的所有先前單詞上調節模型。上圖介紹了RNN架構，其中每個垂直矩形框是時間步t的隱藏層。 每個這樣的層保持多個神經元，每個神經元對其輸入執行線性矩陣運算，然後進行非線性運算。 運算過程如下式所示：
下圖展示了一個雙向的RNN模型：
下圖展示了RNN翻譯模型，其中前三個隱含層單元屬於源語言模型編碼器，最後兩個屬於目標語言模型解碼器。在這裡，德語短語Echt dicke Kiste被翻譯成Awesome sauce。 前三個隱藏層時間步驟將德語單詞編碼為一些語言單詞特 征，最後兩個時間步驟將
解碼為英文單詞輸出。
下式展示了上述模型的數學原理，第一個式子表示編碼範圍的關係，後兩個式子表示解碼範圍的關係。
事實上，只是用上述的模型很難達到一個令人滿意的結果，下面給出一些擴展模型的建議：
I）為編碼器和解碼器訓練不同的RNN權重參數。
II）考慮下面的模型：
III）增加RNN模型的深度，這意味著語料庫應該會很大。
IV）使用雙向的RNN提高預測的精度。
V）給定的德語單詞序列A、B、C，預測英語序列X、Y。使用C、B、A的序列作為訓練集的輸入。這是因為A更可能被轉換為X.因此，考慮到前面討論的消失梯度問題，反轉輸入詞的順序可以幫助降低生成輸出短語的錯誤率。
值得注意的是，.對於RNN而言，相同的權重應用於輸入的每個時間步。此外RNN模型存在以下問題：
- 計算很慢 ，因為它是順序的，所以無法並行化。
- 在實踐中，由於諸如消失和爆炸的梯度等問題，很難從許多步驟中獲取信息。
儘管RNN理論上可以捕獲長期依賴性，但實際上很難進行訓練。 門控循環單元的設計具有更持久的內存，從而使RNN更容易捕獲長期依賴。下面介紹 Gated Recurrent Units的結構，LSTM前面已有詳細介紹，這裡就不再贅述。在Gated Recurrent Units結構中，Reset Gate負責確定 對於
的重要性。Update Gate負責確定應將多少
轉移到下一狀態。New Memory是對
和
的一個合併。
分類，卷積，循環神經網路完整版實現代碼：
zhangtao-seu/cs224n
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