文章目录
- 前言
- 第一课 论文导读
- 语言模型
- LSTM（略）
- 词向量（略）
- char CNN简介
- 字符卷积嵌入模型
- 前期知识储备
- 第二课 论文精读
- 语言模型的改进
- 替代softmax策略
- CNN Softmax
- Char LSTM Prediction：
- 实验和结果
- 实验设置
- 实验评估标准——困惑度-Perplexity
- 总结
- 作业
前言
Exploring the limits of language model 探索语言模型的极限
作者：Rafal Jozefowicz，Oriol Vinyals，mike Schuster，Noam Shazeer，Yonghui Wu
单位：Google Brain团队
论文来源：ICML 2016
在线LaTeX公式编辑器别人的讲解 本节将会向大家介绍一下语言模型的概念及计算方式，除此之外为了方便理解，我们还引入n-gram模型以及神经网络语言模型；之后会针对字符及卷积神经网络，也就是char CNN展开详细的介绍，便于大家在接下来的学习中脑子中有更宏观的印象；此外，还会简单介绍一下在学习本期课程之前需要做的一些知识储备，
第一课 论文导读
语言模型
语言模型：预测每个句子在语言中出现的概率。不会去理解句子的含义。
应用：机器翻译、语音识别、文本摘要
举例：机器翻译：价格高
P(high price)>P(large price)
举例：我 | 今天 | 下午 | 打羽 | 毛球
当说第一个词：我 的时候，我这个词只和当前词有关
当说第二歌词“今天”的时候，要考虑在我这个词出现的条件概率下，“今天”这个词出现的概率。“今天”这个词是建立在“我”这个词之上的。以此类推，“羽毛球”出现的要在前面所有词出现的条件概率下进行计算。
P（S）被称为语言模型，即用来计算一个句子概率的模型。
缺点：
1.数据过于稀疏(由于每个词都基于前面的所有词，这些词出现的次数其实是很少的。)
2.参数空间太大
解决方案：
基于马尔科夫假设：下一个词的出现仅依赖于它前面的一个或几个词。
·假设下一个词的出现依赖它前面的一个词，则有：
·假设下一个词的出现依赖它前面的两个词，则有：
n-gram模型：假设当前词的出现概率只与它前面的N-1个词有关。
如何选择n：
·更大的n：对下一个词出现的约束信息更多，具有更大的辨别力；
·更小的n：在训练语料库中出现的次数更多，具有更可靠的统计信息，具有更高的可靠性。
理论上，n越大越好，经验上，trigram用的最多，尽管如此，原则上，能用bigram解决，绝不使用trigram。n为1的时候叫unigram。
构造语言模型：最大似然估计。
Count（X）：在训练语料库单词序列X在训练语料中出现的次数。为了避免出现参数为0的情况，这里要对最大似然进行平滑处理。
上面的ngram模型采用的是统计的方法（非参数化方法），当ngram上升到五元（这里应该是指n=5？？）的时候，会出现很多稀疏化的问题，不好做统计也不好做平滑，要把所有语料都过一遍需要很大的存储空间。
因此考虑用参数化的方法来进行概率估计，模型训练好后，只要输入一个词，就可以通过模型计算出相应的概率
LSTM（略）
词向量（略）
One hot
Word embedding
char CNN简介
模型提出：《Character-Aware Neural Language Models》
三层架构：
1.Char CNN
2.Highway Network
3.LSTM
char CNN在处理低频词上效果很好，为什么？看下节
字符卷积嵌入模型
由于英文在字符层次上有很多联系，例如：名词变形容词只需要加ly后缀，两个词之间是有某种联系的，普通的神经网络没有办法捕捉这个联系，而字符CNN可以。
前期知识储备
语言模型：了解基本的语言模型知识，掌握语言模型的计算方法。
Char CNN：了解字符卷积神经语言模型的结构，掌握字符嵌入模型的实现方法。
Softmax：掌握softmax的实现原理，了解softmax的几种变体。
循环神经网络：了解循环神经网络的结构，掌握它的基本工作原理
第二课 论文精读
主要工作：探索了最近递归神经网络用于大规模语言模型上取得的进展
面对挑战：语料库和词汇量，以及语言复杂的、长期结构
如何做：字符的卷积神经网络，以及长短期记忆人工神经网络
模型效果：困惑度减小的同时参数也较少。
开源模型代码
语言模型的改进
softmax在大规模语料库中效率比较低，因此，要对其进行改进。
替代softmax策略
基于softmax的方法
·分层softmax
·分片softmax
·CNN-Softmax（）
基于采样的方法
·重要性采样
·自适应重要性采样
·目标采样
·噪声对比估计
·负采样
·自标准化
·低频标准化
CNN Softmax
·softmax:
·CNNSoftmax只保留CNN模型的参数，不需要保存整个词向量矩阵
·增加了一个矫正因数，M保证向量维度统一，这个东西是为了防止模型无法区分拼写相似，意思不一样的词语
在进入LSTM之前，先对每个单词做 char CNN
Char LSTM Prediction：
·取代word-level前一层h的输出
·每次预测输出词语的一个字母
·这个方法的性能并不令人满意（一次输入一个字母，导致模型中timestep太多）
·没有CNN Softmax效果好
实验和结果
实验设置
实验环境：Tensoflow
数据集：1B Word Bench Mark数据集（句子随机排列，且去重）
具体设置：
·设置字符输入长度为50
·LSTM层加入投影层（有利于减少反向传播的步数），每个LSTM的前后都加入了dropout
·Char CNN使用4096个特征（这个数字和投影层相匹配。）
·优化器：adagrad，学习速率0.2，batch size：128，32个GPU
实验评估标准——困惑度-Perplexity
困惑度：一种评判概率模型或概率分布预测的衡量指标，可用于评价语言模型的好坏。
核心思想：给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好。
评价标准：从下面的公式可以看出：句子概率越大，困惑度越小，语言模型越好。
单个模型的实验结果：
集成模型的结果：
总结
A 总结合并了大规模语言模型的研究。
B.在CharCNN上提出了一种高效的softmax损失函数。
C.单模型和集成模型都获得了最先进的结果。
D.开源了所有代码。
作业
- 简述语言模型的任务和计算方式。
- 简述char cnn的原理。
