rnn神经网络模型_常见神经网络模型在自然语言处理领域中的应用

写在前面：本篇文章集中介绍了前馈神经网络模型、卷积神经网络模型、递归神经网络模型在自然语言处理领域的应用。对于模型本身，在《深度学习综述》一文中，已经有了一个比较细致和全面的介绍，这里将不做过多的介绍。

1 前馈神经网络在自然语言领域中的应用

这里要介绍的任务是一个分类问题，也可以认为是一个序列标注问题。自然语言处理中有一个很重要的基本问题，就是分词和词性标注问题。在处理分词问题，一个常见的处理方法是将单词标注为BIO类型。 BIO标注是将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。

这里采用的前馈神经网络模型结构如下：

前馈神经网络模型的输入是窗口大小为

的中心词及其上下文。值得一提的是，这里会对句子进行padding操作。以句子“it is a cat.“为例，假设窗口大小为3，对于第一个词“it”而言，其窗口的内容应该是["<DUMMY>", “it”，“is”]，其思想和卷积神经网络中的图像扩展类似。

经过处理后的数据形式如下：

[('Sao', 'Paulo', '(', 'Brasil', ')', ',', '23', 'may', '(', 'EFECOM', ')', '.'), ('B-LOC', 'I-LOC', 'O', 'B-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-ORG', 'O', 'O')]

经过padding操作后的窗口训练集举例：

['<DUMMY>', '<DUMMY>', 'Sao', 'Paulo', '('], 'B-LOC']

其经过神经网络得到一个类别

, 与其标签‘B-LOC’在损失函数中进行误差计算，通过反向传播调整神经网络参数。

2 卷积神经网络在自然语言处理领域中的应用

下图是一个单层CNN实例，卷积操作的数学公式表示如下：

经过上式的卷积操作得到了feature map，对

进行池化操作得到

。

通过一个实例介绍卷积神经网络是如何应用在自然语言处理领域的。在如下图的模型中，首先，将每个单词编码为一个5维的词向量，该句子被表示为了一个7*5的矩阵。接着，使用3个大小分别为2*5、3*5、4*5的卷积滤波器（每组各两个,即通道数out_channels为2）进行卷积操作，经过激活函数得到尺寸分别为6、4、4的特征向量，对得到的特征向量进行池化操作并合并每一组特征向量。最后对池化操作得到的向量组合作为softmax层的输入进行分类处理。

卷积实现：

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的参数解释：in_channels表示输入层的深度，这里是1。此外对于图像来说，黑白图像的in_channels为1，而彩色图像的in_channels为3（RGB三通道)）。out_channels表示输出的通道数。

#注：Github中的卷积神经网络模型结构和该例子的模型并不一致。

此外，介绍一个字符级的卷积神经网络模型。模型架构如下图所示：

在该模型中，Highway network是一个新的概念，其旨在减少深层网络出现的梯度消失问题。其数学公式的描述如下：可以看出，输出

主要由原输入

和经过非线性变换的函数

共同决定。

3 循环神经网络在自然语言处理领域中的应用

在介绍RNN模型之前，谈一谈语言模型的类型。Bi-RNN是一种考虑了全文信息的语言模型，前面谈到的Skip-Gram和CBOW属于基于窗口上下文的语言模型。n-gram模型和GloVe模型则属于基于计数的语言模型。

与传统的翻译模型不同，传统的翻译模型只考虑先前单词的有限窗口来调节语言模型，而递归神经网络（RNN）能够在语料库中的所有先前单词上调节模型。上图介绍了RNN架构，其中每个垂直矩形框是时间步t的隐藏层。 每个这样的层保持多个神经元，每个神经元对其输入执行线性矩阵运算，然后进行非线性运算。 运算过程如下式所示：

下图展示了一个双向的RNN模型：

下图展示了RNN翻译模型，其中前三个隐含层单元属于源语言模型编码器，最后两个属于目标语言模型解码器。在这里，德语短语Echt dicke Kiste被翻译成Awesome sauce。 前三个隐藏层时间步骤将德语单词编码为一些语言单词特

征，最后两个时间步骤将

解码为英文单词输出。

下式展示了上述模型的数学原理，第一个式子表示编码范围的关系，后两个式子表示解码范围的关系。

事实上，只是用上述的模型很难达到一个令人满意的结果，下面给出一些扩展模型的建议：

I）为编码器和解码器训练不同的RNN权重参数。

II）考虑下面的模型：

III）增加RNN模型的深度，这意味着语料库应该会很大。

IV）使用双向的RNN提高预测的精度。

V）给定的德语单词序列A、B、C，预测英语序列X、Y。使用C、B、A的序列作为训练集的输入。这是因为A更可能被转换为X.因此，考虑到前面讨论的消失梯度问题，反转输入词的顺序可以帮助降低生成输出短语的错误率。

值得注意的是，.对于RNN而言，相同的权重应用于输入的每个时间步。此外RNN模型存在以下问题：

1. 计算很慢 ，因为它是顺序的，所以无法并行化。
2. 在实践中，由于诸如消失和爆炸的梯度等问题，很难从许多步骤中获取信息。

尽管RNN理论上可以捕获长期依赖性，但实际上很难进行训练。 门控循环单元的设计具有更持久的内存，从而使RNN更容易捕获长期依赖。下面介绍 Gated Recurrent Units的结构，LSTM前面已有详细介绍，这里就不再赘述。在Gated Recurrent Units结构中，Reset Gate负责确定

对于

的重要性。Update Gate负责确定应将多少

转移到下一状态。New Memory是对

和

的一个合并。

分类，卷积，循环神经网络完整版实现代码：