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标题: 神经网络语言模型详解（转）（2） [打印本页]

作者: yuyang911220 时间: 2016-9-10 08:26 标题: 神经网络语言模型详解（转）（2）

6.2 参数求解该模型参数求解可以直接套用Log Bi-Linear和Hierarchical NNLM的方式，其中不同之处，Hinton提出了一种新的简单的构建层次结构的方法：通过递归的使用二维的高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Model）进行聚类，直到每个cluster中仅包含两个词，这样所有的结果就构成一个二叉树。
7 SENNA SENNA中不仅仅提出了word embedding的构建方法，同时还从神经网络语言模型角度系统去解决自然语言处理任务（POS，Chunking，NER，SRL）。SENNA中，每个词可以直接从Lookup Table中直接查找到对应的向量。
其中，是词向量的维度，为词向量的矩阵，表示取矩阵的第列。SENNA中，表示句子或者词序列仅将对应的词向量拼接起来得到对应的向量。
SENNA中采用HLBL中同一个词存在不同的词向量，用于刻画不同的语义和语法用途，一个词的词向量最终由各种形态下的词向量组合起来，比如，一个词可以有word stemming的向量，本身的向量（这些向量可能来自不同的Lookup table）等，需要将这些向量结合起来表示这个词。SENNA直接将这些向量拼接起来，构成了一个维度为。

7.1 模型结构 SENNA包含两种网络构建方式（1）window approach（图3）（2）sentence approach（图4）。
（1）window approach
window approach是一个前馈神经网络，包含线性层、HardTanh层。window approach的输入是包含当前词在内的窗口大小的序列，拼接所有词的向量得到的表示向量，维度，

图3 window approach
从图3可知，输入下一层或者几层线性层，记为。
其中，为待训练参数，为第层隐藏单元数。

SENNA中包含了一个特殊的层，HardTanh层，它的输入是前一个线性层。HardTanh层是一个非线性层，形式如下，
其中，
SENNA的输出层为输入序列对应的得分，大小具体任务有关。

（2） sentence approach
window approach能够完成绝大部分自然语言处理任务，但是在SRL上表现不佳。因此，SENNA提出了sentence approach用于适应SRL。sentence approach采用的卷积网络结构，除了线性层和HardTanh层外，还有一个卷积层和一个Max层。

图4 sentence approach
因为sentence的大小不一定相同，需要在sentence上选取滑窗将输入的向量进行卷积，得到如下形式，
其中，序列中所有滑窗共享。相比线性层，卷积层将局部的特征堆叠起来构建高层的特征，而线性层则需要一个非线性变换（比如HardTanh）才能达到这种效果。
Max层是将卷积层的输出的局部特征合并成为全局特征，卷积层输出处理常用的方法有AVG和MAX。SENNA中采用的是MAX运算，即，
其中，为卷积层的输入，为Max的输出。
7.2 参数估计上述神经网络的参数均通过MLE + SGD得到，我们将参数记为，训练数据记为, 则参数估计记为，
其中，为输入的句子或词序列（window approach）对应的表示向量，表示具体任务（POS，NER，Chunking，SRL）的tag，为神经网络的输出结果，箭头右边为data log likelihood。

SENNA求解方式分为两种，word-level log-likelihood，sentence-level log-likelihood。
（1）word-level log-likelihood
在给定输入的情况下，神经网络输出一个得分，这里为输出的tag编号。这个得分不满足概率的约束，需要对它进行归一化，这里采用了softmax方程，
为方便运算，对上述等式取log值，记分母部分为，得到的形式带入data log likelihood中，最终形式为交叉熵（cross entropy）。但是，由于在句子中当前词和相邻的词的tag存在关联性，上述方案并非最好的求解方式，所以SENNA提出了sentence- level log-likelihood。

（2）sentence-level log-likelihood
在输入的句子中，有些tag不能在某些tag之后。从序列的角度看，tag和tag之间的转换是有条件的，这种转换是需要满足约束的。记，为句子的网络输出得分，为输入序列中第个词，输出为第个tag的得分。基于上述考虑，SENNA引如一个转换矩阵用于保存tag和tag之间的转换关系，表示从tag i到tag j的得分，转换得分需要通过从数据中训练得到，故参数为。按照上述处理，序列的得分是神经网络得分加上转换得分，
类似于word-level的处理，最终输出需要满足概率分布的约束，sentence level仅对所有可能的tag路径进行softmax归一化，我们定义这个结果比值为tag路径条件概率。对条件概率取log后，

上式中，logadd操作拥有特殊的性质可以递归的求解，可以方便的得到递推公式，

终止条件为，
上述过程理解可以参照HMM的前向算法。在训练时，对所有的样本最大化data log likelihood，注意其中为tag路径条件概率。
SENNA的推断部分采用的是Viterbi算法，推断过程理解可以参照HMM的推断过程，形式为，
类似于HMM中，也需要按照参数求解过程进行递归处理，但是每步需要用max操作替代logadd操作，然后回溯得到解。viterbi的过程理解可以参照动态规划问题，找出状态转移方程即可。

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