论文笔记 | Transformer-XL：Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context一、Transformer二、vanilla Transformer三、Transformer-XL四、实验分析五、总结

作者：韩

单位：燕山大学

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.02860.pdf

代码地址：https://github.com/kimiyoung/transformer-xl

一、Transformer

  目前在NLP领域中，处理语言建模问题最先进的基础架构即Transformer。2017年6月，Google Brain在论文《Attention Is All You Need》中提出了Transformer架构，其模型设计完全摒弃了RNN的循环机制，采用一种self-attention的方式进行全局处理。接收一整段文本序列，并使用三个可训练的权重矩阵——Query、Key和Value来一次性学习输入序列中各个部分之间的依赖关系。因此解决了RNN中的长距离依赖、无法并行计算的缺点，也解决了CNN中远距离特征捕获难的问题。
  Transformer网络由多个层组成，每个层都由多头注意力机制和前馈网络构成。由于在全局进行注意力机制的计算，忽略了序列中最重要的位置信息。因此Transformer为输入添加了位置编码（Positional Encoding），使用正余弦函数为每个部分生成位置向量，用于帮助网络学习其位置信息。其结构如下图所示：

  这种架构目前来看已经取得了令人瞩目的成就，但其存在的缺点也极为明显：

• 首先在理论上Transformer模型可以学习到输入文本的长距离依赖关系和全局特性，但在语言建模中受到固定长度上下文的限制，一般默认设置的最大序列长度为512，因此Transformer无法建模超过固定长度的依赖关系，对长文本编码效果差。
• 其次在处理长文本时传统的做法为对输入的文本进行分段，即将文本划分为多个segment，将每一个segment分别进行计算，这就造成了每个segment之间没有任何的信息交互进而导致上下文碎片化(context fragmentation)。

二、vanilla Transformer

  2018年Al-Rfou等人基于Transformer提出了一种训练语言模型的方法《Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention》，根据之前的字符预测序列中的下一个字符。例如：它使用$x_1,x_2,...,x_{n-1}$预测字符$x_n$

最后

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