自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么
Posted 各种控恩恩恩
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
/* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林
要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思想是相当直观简洁的。本文作者可以对灯发誓：在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后，一定可以透彻了解AM到底是什么，以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公式部分。怎么样，这广告打的挺有吸引力吧，尤其是对那些患有数学公式帕金森病的患者。
在正戏开演前，我们先来点题外话。
|引言及废话
你应该常常听到被捉奸在床的男性经常感叹地说一句话：女性的第六感通常都很准，当然这里的女性一般是特指这位男性的老婆或者女友，当然也可能是他的某位具有女性气质的男友。要我说，男人的第六感其实也不差（这里的“男人”特指本文作者本人，当然非上文所引用的“男性”，为避免混淆特做声明）。当我第一次看到机器学习领域中的Attention Model这个名字的时候，我的第一直觉就是：这是从认知心理学里面的人脑注意力模型引入的概念。若干年前，也就是在我年轻不懂事的花样年华里，曾有一阵子沉迷于人脑的工作机制，大量阅读了认知心理学方面的书籍和论文，而一般注意力模型会作为书籍的单独一章来讲。下面请允许我显摆一下鄙人渊博的知识。
注意力这东西其实挺有意思，但是很容易被人忽略。让我们来直观地体会一下什么是人脑中的注意力模型。首先，请您睁开眼并确认自己处于意识清醒状态；第二步，请找到本文最近出现的一个“Attention Model”字眼（就是“字眼”前面的两个英文单词，…^@@^）并盯住看三秒钟。好，假设此刻时间停止，在这三秒钟你眼中和脑中看到的是什么？对了，就是“Attention Model”这两个词，但是你应该意识到，其实你眼中是有除了这两个单词外的整个一副画面的，但是在你盯着看的这三秒钟，时间静止，万物无息，仿佛这个世界只有我和你…..对不起，串景了，仿佛这个世界只有“Attention Model”这两个单词。这是什么？这就是人脑的注意力模型，就是说你看到了整幅画面，但在特定的时刻t，你的意识和注意力的焦点是集中在画面中的某一个部分上，其它部分虽然还在你的眼中，但是你分配给它们的注意力资源是很少的。其实，只要你睁着眼，注意力模型就无时不刻在你身上发挥作用，比如你过马路，其实你的注意力会被更多地分配给红绿灯和来往的车辆上，虽然此时你看到了整个世界；比如你很精心地偶遇到了你心仪的异性，此刻你的注意力会更多的分配在此时神光四射的异性身上，虽然此刻你看到了整个世界，但是它们对你来说跟不存在是一样的…..
这就是人脑的注意力模型，说到底是一种资源分配模型，在某个特定时刻，你的注意力总是集中在画面中的某个焦点部分，而对其它部分视而不见。
其实吧，深度学习里面的注意力模型工作机制啊，它跟你看见心动异性时荷尔蒙驱动的注意力分配机制是一样一样的。
好，前戏结束，正戏开场。
|Encoder-Decoder框架
本文只谈谈文本处理领域的AM模型，在图片处理或者（图片-图片标题）生成等任务中也有很多场景会应用AM模型，但是我们此处只谈文本领域的AM模型，其实图片领域AM的机制也是相同的。
要提文本处理领域的AM模型，就不得不先谈Encoder-Decoder框架，因为目前绝大多数文献中出现的AM模型是附着在Encoder-Decoder框架下的，当然，其实AM模型可以看作一种通用的思想，本身并不依赖于Encoder-Decoder模型，这点需要注意。
Encoder-Decoder框架可以看作是一种文本处理领域的研究模式，应用场景异常广泛，本身就值得非常细致地谈一下，但是因为本文的注意力焦点在AM模型，所以此处我们就只谈一些不得不谈的内容，详细的Encoder-Decoder模型以后考虑专文介绍。下图是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示：
图1. 抽象的Encoder-Decoder框架
Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对<X,Y>，我们的目标是给定输入句子X，期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子Y。X和Y可以是同一种语言，也可以是两种不同的语言。而X和Y分别由各自的单词序列构成：
Encoder顾名思义就是对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C：
对于解码器Decoder来说，其任务是根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1,y2….yi-1来生成i时刻要生成的单词yi
每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。
Encoder-Decoder是个非常通用的计算框架，至于Encoder和Decoder具体使用什么模型都是由研究者自己定的，常见的比如CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等，这里的变化组合非常多，而很可能一种新的组合就能攒篇论文，所以有时候科研里的创新就是这么简单。比如我用CNN作为Encoder，用RNN作为Decoder，你用BiRNN做为Encoder，用深层LSTM作为Decoder，那么就是一个创新。所以正准备跳楼的憋着劲想攒论文毕业的同学可以从天台下来了，当然是走下来，不是让你跳下来，你可以好好琢磨一下这个模型，把各种排列组合都试试，只要你能提出一种新的组合并被证明有效，那恭喜你：施主，你可以毕业了。
扯远了，再拉回来。
Encoder-Decoder是个创新游戏大杀器，一方面如上所述，可以搞各种不同的模型组合，另外一方面它的应用场景多得不得了，比如对于机器翻译来说，<X,Y>就是对应不同语言的句子，比如X是英语句子，Y是对应的中文句子翻译。再比如对于文本摘要来说，X就是一篇文章，Y就是对应的摘要；再比如对于对话机器人来说，X就是某人的一句话，Y就是对话机器人的应答；再比如……总之，太多了。哎，那位施主，听老衲的话，赶紧从天台下来吧，无数创新在等着你发掘呢。
|Attention Model
图1中展示的Encoder-Decoder模型是没有体现出“注意力模型”的，所以可以把它看作是注意力不集中的分心模型。为什么说它注意力不集中呢？请观察下目标句子Y中每个单词的生成过程如下：
其中f是decoder的非线性变换函数。从这里可以看出，在生成目标句子的单词时，不论生成哪个单词，是y1,y2也好，还是y3也好，他们使用的句子X的语义编码C都是一样的，没有任何区别。而语义编码C是由句子X的每个单词经过Encoder 编码产生的，这意味着不论是生成哪个单词，y1,y2还是y3，其实句子X中任意单词对生成某个目标单词yi来说影响力都是相同的，没有任何区别（其实如果Encoder是RNN的话，理论上越是后输入的单词影响越大，并非等权的，估计这也是为何Google提出Sequence to Sequence模型时发现把输入句子逆序输入做翻译效果会更好的小Trick的原因）。这就是为何说这个模型没有体现出注意力的缘由。这类似于你看到眼前的画面，但是没有注意焦点一样。如果拿机器翻译来解释这个分心模型的Encoder-Decoder框架更好理解，比如输入的是英文句子：Tom chase Jerry，Encoder-Decoder框架逐步生成中文单词：“汤姆”，“追逐”，“杰瑞”。在翻译“杰瑞”这个中文单词的时候，分心模型里面的每个英文单词对于翻译目标单词“杰瑞”贡献是相同的，很明显这里不太合理，显然“Jerry”对于翻译成“杰瑞”更重要，但是分心模型是无法体现这一点的，这就是为何说它没有引入注意力的原因。没有引入注意力的模型在输入句子比较短的时候估计问题不大，但是如果输入句子比较长，此时所有语义完全通过一个中间语义向量来表示，单词自身的信息已经消失，可想而知会丢失很多细节信息，这也是为何要引入注意力模型的重要原因。
上面的例子中，如果引入AM模型的话，应该在翻译“杰瑞”的时候，体现出英文单词对于翻译当前中文单词不同的影响程度，比如给出类似下面一个概率分布值：
（Tom,0.3）(Chase,0.2)(Jerry,0.5)
自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么