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斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型
阅读原文时间：2022年05月18日阅读：1

ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。

引言

  • A tiny bit of linguistics / 语法学基础知识
  • Purely character-level models / 基于字符粒度的模型
  • Subword-models: Byte Pair Encoding and friends / 子词模型
  • Hybrid character and word level models / 混合字符与词粒度的模型
  • fastText / fastText模型

1.语法学基础知识

  • 语音学 (honetics) 是音流无争议的 物理学

  • 语音体系 (Phonology) 假定了一组或多组独特的、分类的单元：音素 (phoneme) 或者是独特的特征

    • 这也许是一种普遍的类型学，但却是一种特殊的语言实现
    • 分类感知的最佳例子就是语音体系
      • 音位差异缩小
      • 音素之间的放大

  • 传统上，词素 (morphemes) 是最小的语义单位

\[\left[\left[\text {un}\left[[\text { fortun }(\mathrm{e})]_{\text { Root }} \text { ate }\right]_{\text { STEM }}\right]_{\text { STEM }} \text {ly}\right]_{\text { WORD }}
\]

  • 深度学习：形态学研究较少；递归神经网络的一种尝试是 (Luong, Socher, & Manning 2013)

    • 处理更大词汇量的一种可能方法：大多数看不见的单词是新的形态(或数字)

  • 声音本身在语言中没有意义

  • parts of words 是音素的下一级的形态学，是具有意义的最低级别

  • 一个简单的替代方法是使用字符 n-grams

    • Wickelphones (Rumelhart & McClelland 1986)
    • Microsoft’s DSSM (Huang, He, Gao, Deng, Acero, & Hect2013)

  • 使用卷积层的相关想法

  • 能更容易地发挥词素的许多优点吗？

  • 书写系统在表达单词的方式上差异有大有小

  • 没有分词 (没有在单词间放置空格)

    • 例如中文

  • 大部分的单词都是分开的：由单词组成了句子

    • 附着词

      • 分开的
      • 连续的

    • 复合名词

      • 分开的
      • 连续的

  • 需要处理数量很大的开放词汇：巨大的、无限的单词空间

    • 丰富的形态
    • 音译 (特别是名字，在翻译中基本上是音译)
    • 非正式的拼写

  • ① 词嵌入可以由字符嵌入组成

    • 为未知单词生成嵌入
    • 相似的拼写共享相似的嵌入
    • 解决OOV问题

  • ② 连续语言可以作为字符处理：即所有的语言处理均建立在字符序列上，不考虑 word-level

  • 这两种方法都被证明是非常成功的！

    • 有点令人惊讶的是：一般意义上，音素/字母不是一个语义单元：但深度学习模型构成了group
    • 深度学习模型可以存储和构建来自多个字母组的含义表示，以模拟语素和更大单位的意义，汇总形成语义

  • 大多数深度学习NLP的工作，都是从语言的书面形式开始的：这是一种容易处理的、现成的数据
  • 但是人类语言书写系统不是一回事！各种语言的字符是不同的！

2.基于字符粒度的模型

  • 上节课，我们看到了一个很好的用于句子分类的纯字符级模型的例子

    • 非常深的卷积网络用于文本分类
    • Conneau, Schwenk, Lecun, Barrault.EACL 2017

  • 强大的结果通过深度卷积堆叠

  • 最初，效果令人不满意

    • (Vilaret al., 2007; Neubiget al., 2013)

  • 只有decoder (初步成功)

    • (JunyoungChung, KyunghyunCho, YoshuaBengio. arXiv 2016).

  • 然后，出现了还不错的结果

    • (Wang Ling, Isabel Trancoso, Chris Dyer, Alan Black, arXiv 2015)
    • (Thang Luong, Christopher Manning, ACL 2016)
    • (Marta R. Costa-Jussà, José A. R. Fonollosa, ACL 2016)

  • Luong 和 Manning 测试了一个纯字符级 seq2seq (LSTM) NMT 系统作为基线

  • 它在单词级基线上运行得很好

    • 对于 UNK，是用 single word translation 或者 copy stuff from the source

  • 字符级的 model 效果更好了，但是太慢了

    • 但是运行需要3周的时间来训练，运行时没那么快
    • 如果放进了 LSTM 中，序列长度变为以前的数倍 (大约七倍)

  • Jason Lee, KyunghyunCho, Thomas Hoffmann. 2017.
  • 编码器如下
  • 解码器是一个字符级的 GRU

2.5 #论文解读# Stronger character results with depth in LSTM seq2seq model

  • Revisiting Character-Based Neural Machine Translation with Capacity and Compression. 2018. Cherry, Foster, Bapna, Firat, Macherey, Google AI

  • 在 LSTM-seq2seq 模型中，随着深度的增加，特征越强

  • 在捷克语这样的复杂语言中，字符级模型的效果提升较为明显，但是在英语和法语等语言中则收效甚微。

    • 模型较小时，word-level 更佳
    • 模型较大时，character-level 更佳

3.子词模型

  • 与 word 级模型相同的架构

    • 但是使用更小的单元： word pieces
    • [Sennrich, Haddow, Birch, ACL’16a], [Chung, Cho, Bengio, ACL’16].

  • 混合架构

    • 主模型使用单词，其他使用字符级
    • [Costa-Jussà& Fonollosa, ACL’16], [Luong & Manning, ACL’16].

  • 分词 (word segmentation) 算法

    • 虽然做得很简单，有点像是自下而上的短序列聚类

  • 将数据中的所有的 Unicode 字符组成一个 unigram 的词典

  • 最常见的 ngram pairs 视为 一个新的 ngram

  • BPE 并未深度学习的有关算法，但已成为标准且成功表示 pieces of words 的方法，可以获得一个有限的词典与无限且有效的词汇表。

  • 有一个目标词汇量，当你达到它的时候就停止

  • 做确定性的最长分词分割

  • 分割只在某些先前标记器 (通常MT使用的 Moses tokenizer) 标识的单词中进行

  • 自动为系统添加词汇

    • 不再是基于传统方式的 strongly word

  • 2016年WMT排名第一！仍然广泛应用于2018年WMT

  • https://github.com/rsennrich/nematus

  • 谷歌 NMT (GNMT) 使用了它的一个变体

    • V1: wordpiece model
    • V2: sentencepiece model

  • 不使用字符的 n-gram count，而是使用贪心近似来最大化语言模型的对数似然函数值，选择对应的 pieces

    • 添加最大限度地减少困惑的 n-gram

  • BERT 使用了 wordpiece 模型的一个变体

    • (相对) 在词汇表中的常用词

      • at, fairfax, 1910s

    • 其他单词由wordpieces组成

      • hypatia = h ##yp ##ati ##a

  • 如果你在一个基于单词的模型中使用 BERT，你必须处理这个

  • Learning Character-level Representations for Part-ofSpeech Tagging (Dos Santos and Zadrozny 2014)

  • 对字符进行卷积以生成单词嵌入

  • 为 PoS 标签使用固定窗口的词嵌入

  • Bi-LSTM构建单词表示

  • 一个更复杂/精密的方法

  • 动机

    • 派生一个强大的、健壮的语言模型，该模型在多种语言中都有效
    • 编码子单词关联性：eventful, eventfully, uneventful…
    • 解决现有模型的罕见字问题
    • 用更少的参数获得可比较的表达性

  • 字符级别嵌入输入
  • CNN+高速网络+LSTM

  • 字符级别输入 + 卷积处理
  • Max-over-time池化

  • N-gram 语法交互模型
  • 在传递原始信息的同时应用转换
  • 功能类似于 LSTM 内存单元

  • 使用层次化 Softmax 处理大的输出词汇表
  • 使用 truncated backprop through time 进行训练

  • 本文对使用词嵌入作为神经语言建模输入的必要性提出了质疑
  • 字符级的 CNNs + Highway Network 可以提取丰富的语义和结构信息
  • 关键思想：您可以构建 building blocks 来获得细致入微且功能强大的模型！

4.混合字符与词粒度的模型

  • 混合高效结构

    • 翻译大部分是单词级别的
    • 只在需要的时候进入字符级别

  • 使用一个复制机制，试图填充罕见的单词，产生了超过 2个点的 BLEU 的改进

  • 单词级别 (4层)
  • End-to-end training 8-stacking LSTM layers：端到端训练 8 层 LSTM

  • 单词级别的集束搜索
  • 字符级别的集束搜索 (遇到 ) 时

补充讲解

  • 混合模型与字符级模型相比

    • 纯粹的字符级模型能够非常有效地使用字符序列作为条件上下文
    • 混合模型虽然提供了字符级的隐层表示，但并没有获得比单词级别更低的表示

  • 使用WMT’15数据进行训练 (12M句子对)

    • 新闻测试2015

  • 30倍数据

  • 3个系统

  • 大型词汇+复制机制

  • 达到先进的效果！

  • 翻译效果很好！

  • 基于字符：错误的名称翻译

  • 基于单词：对齐不正确

  • 基于字符的混合：diagnóze的正确翻译

  • 基于单词：特征复制失败

  • 混合：正确，11-year-old-jedenactileta

  • 错误：Shani Bartova

  • 一种用于单词嵌入和单词形态学的联合模型(Cao and Rei 2016)

    • 与 w2v 目标相同，但使用字符
    • 双向 LSTM 计算单词表示
    • 模型试图捕获形态学
    • 模型可以推断单词的词根

5.fastText模型

  • 用子单词信息丰富单词向量

    Bojanowski, Grave, Joulinand Mikolov. FAIR. 2016.

  • 目标：下一代高效的类似于 word2vecd 的单词表示库，但更适合于具有大量形态学的罕见单词和语言

  • 带有字符 n-grams 的 w2v 的 skip-gram 模型的扩展

  • 将单词表示为用边界符号和整词扩充的字符 n-grams

\[where =,where =,
\]

  • 注意 \(\)、\(<her\)是不同于 \(her\)的

    • 前缀、后缀和整个单词都是特殊的

  • 将 word 表示为这些表示的和。上下文单词得分为

\[S(w, c)=\sum g \in G(w) \mathbf{Z}_{g}^{\mathrm{T}} \mathbf{V}_{C}
\]

  • 细节：与其共享所有 n-grams 的表示，不如使用 hashing trick 来拥有固定数量的向量

  • 低频罕见单词的差异收益

Suggested Readings

6.视频教程

可以点击 B站 查看视频的【双语字幕】版本

7.参考资料

ShowMeAI系列教程推荐

NLP系列教程文章

斯坦福 CS224n 课程带学详解

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