深度學習在自然語言處理研究上的進展

發表于3個月前(2016-01-25 14:26)?? 閱讀（328）?|?評論（0）?6人收藏此文章,?我要收藏 贊0 摘要?最近比較關注深度學習在NLP中的應用，轉載一篇，記錄一下 深度學習?自然語言處理

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• 1. 詞嵌入
• 2.基礎模型
• 3.應用
• 參考文獻

近年來，深度學習在人工智能的多個子領域都取得了顯著的進展。在自然語言處理領域，雖然深度學習方法也收到越來越多的關注，在很多任務上也取得了一定效果，但是并沒有其它領域那么顯著。傳統的主流自然語言處理方法是基于統計機器學習的方法，所使用的特征大多數是基于onehot向量表示的各種組合特征。這個特征表示方式會導致特征空間非常大，但也帶來一個優點。就是在非常高維的特征空間中，很多任務上都是近似線性可分的。因此，在很多任務上，使用線性分類器就是可以取得比較滿意的性能。研究者更加關注于如何去提取能有效的特征，也就是“特征工程”。

和傳統統計機器學習不同，在自然語言處理中使用深度學習模型首先需要將特征表示從離散的onehot向量表示轉換為連續的稠密向量表示，也叫分布式表示。分布式表示的一個優點是特征之間存在“距離”概念，這對很多自然語言處理的任務非常有幫助。早期研究者采用比較保守的方法，將離散特征的分布式表示作為輔助特征引入傳統的算法框架，取得了一定的進展，但提升都不太顯著。近兩年來，隨著對深度學習算法的理解逐漸加深，越來越多的研究者開始從輸入到輸出全部采用深度學習模型，并進行端到端的訓練，在很多任務上取得了比較大的突破。本文從詞嵌入、基礎模型和應用三個方面簡要地回顧和梳理近兩年深度學習在自然語言處理領域的進展。

1. 詞嵌入

自然語言由詞構成。深度學習模型首先需要將詞表示為稠密向量，也叫詞嵌入。早期研究者并沒有太多關注詞嵌入的語言學解釋，僅僅將其作為模型參數。因為詞嵌入是一個稠密向量，這樣不同詞嵌入就存在了距離（或相似度）。一個好的詞嵌入模型應該是：對于相似的詞，他們對應的詞嵌入也相近。因此很多研究者開始關注于如何得到高質量的詞嵌入。Mikolov等人[1]最早發現通過循環神經網絡模型可以學習到詞嵌入之間存在類比關系。比如apple?apples ≈ car?cars， man?woman ≈ king –queen等。Levy等人[3]在Skip-Gram模型[2]的基礎上，利用依存句法路徑作為上下文來學習詞嵌入。Pennington等人[4]直接利用詞和它的上下文的共現矩陣，加上一些正則化約束，通過加權最小二乘回歸來獲得詞嵌入。和Skip-Gram等模型相比，該方法能更好地利用全局信息，在語義類比等任務上取得了更好的結果。總體來說，這些方法都可以直接在大規模無標注語料上進行訓練。詞嵌入的質量也非常依賴于上下文窗口大小的選擇。通常大的上下文窗口學到的詞嵌入更反映主題信息，而小的上下文窗口學到的詞嵌入更反映詞的功能和上下文語義信息。

在此基礎上，也有研究者關注如何利用已有的知識庫來改進詞嵌入模型。Wang等人[5]結合知識圖譜和未標注語料在同一語義空間中來聯合學習知識和詞的向量表示，這樣可以更有效地實體詞的嵌入。Rothe等人[6]直接利用WordNet知識庫的詞和語義集的關系來學習詞嵌入，能更好地利用已有的知識庫。該論文獲得了ACL2015的最佳學生論文獎。

在上述研究中，一個詞只有一個向量表示。但是在自然語言中，一詞多義的現象經常存在。因此，如何表示一個詞的多個義項也是詞嵌入研究中的一個熱點。Neelakantan等人[7]在Skip-Gram模型的基礎上將一個詞的每個義項都用一個向量表示，在不同的上下文中選擇一個最相關的義項進行更新。然后通過非參估計的方法來自動學習每個詞的義項個數。Liu等人[8]利用主題模型來建模一詞多義的詞嵌入。首先利用概率主題模型來確定一個詞在不同上下文中的主題，然后用聯合建模詞和主題的嵌入。通過結合不同的主題，可以得到一個詞不同義項的向量表示。

2.基礎模型

在自然語言處理中，很多任務的輸入是變長的文本序列，而傳統分類器的輸入需要固定大小。因此，我們需要將變長的文本序列表示成固定長度的向量。

以句子為例，一個句子的表示（也稱為編碼）可以看成是句子中所有詞的語義組合。因此，句子編碼方法近兩年也受到廣泛關注。句子編碼主要研究如何有效地從詞嵌入通過不同方式的組合得到句子表示。其中，比較有代表性方法有四種。

第一種是神經詞袋模型，簡單對文本序列中每個詞嵌入進行平均，作為整個序列的表示。這種方法的缺點是丟失了詞序信息。對于長文本，神經詞袋模型比較有效。但是對于短文本，神經詞袋模型很難捕獲語義組合信息。

第二種方法是遞歸神經網絡，按照一個外部給定的拓撲結構（比如成分句法樹），不斷遞歸得到整個序列的表示[9]。遞歸神經網絡的一個缺點是需要給定一個拓撲結構來確定詞和詞之間的依賴關系，因此限制其使用范圍。一種改進的方式引入門機制來自動學習拓撲結構[10]。

第三種是循環神經網絡，將文本序列看作時間序列，不斷更新，最后得到整個序列的表示。但是簡單的循環神經網絡存在長期依賴問題，不能有效利用長間隔的歷史信息。因此，人們經常使用兩個改進的模型：長短時記憶神經網絡（LSTM）[11]和基于門機制的循環單元（GRU）[12]。

第四種是卷積神經網絡，通過多個卷積層和子采樣層，最終得到一個固定長度的向量。在一般的深度學習方法中，因為輸入是固定維數的，因此子采樣層的大小和層數是固定的。為了能夠處理變長的句子，一般采用兩種方式。一種是層數固定，但是子采樣的大小不固定。根據輸入的長度和最終向量的維數來動態確定子采樣層的大小[13]。另外一種是將輸入的句子通過加入零向量補齊到一個固定長度，然后利用固定大小的卷積網絡來得到最終的向量表示[14]。

在上述四種基本方法的基礎上，很多研究者綜合這些方法的優點，提出了一些組合模型。Tai等人[15]基于句法樹的長短時記憶神經網絡（Tree-LSTM）,將標準LSTM的時序結構改為語法樹結構，在文本分類上得到非常好提升。Zhu等人[16]提出了一種遞歸卷積神經網絡模型，在遞歸神經網絡的基礎上引入卷積層和子采樣層，這樣更有效地提取特征組合，并且支持多叉樹的拓撲結構。

如果處理的對象是比句子更長的文本序列（比如篇章），為了降低模型復雜度，一般采用層次化的方法。先得到句子編碼，然后以句子編碼為輸入，進一步得到篇章的編碼。

在上述模型中，循環神經網絡因為非常適合處理文本序列，因此被廣泛應用在很多自然語言處理任務上。

3.應用

自然語言處理的應用非常廣泛，這里我們主要回顧下文本匹配、機器翻譯、問答系統和自動文摘這四個比較有代表性的應用領域。

（1）文本匹配

文本匹配是計算給定兩個文本序列的相關度。自然語言處理的很多任務可以歸結為文本匹配任務，比如文本檢索、文本蘊涵、問答對匹配等。Hu等人[14]提出了兩種基于卷積神經網絡的文本匹配模型。一種是分別建模兩個句子，得到句子編碼。然后將兩個句子編碼輸入給多層感知器來計算它們的相似度。另一種是將兩個句子拼成一個矩陣，每一個矩陣元素是對應的兩個句子中相應位置上詞嵌入拼接而成的向量。然后利用兩維卷積網絡來建模相關性。Qiu等人[15]利用動態卷積神經網絡來建模句子編碼，并利用張量神經網絡來更加有效地建模它們之間的關系。Wan等人[16]利用雙向LSTM模型來分別建模兩個句子，然后按不同位置上雙向LSTM的輸出建立一個相似度矩陣，然后通過一個子采樣層輸入給多層感知器來建模相關度。這些方法都是采用端到端的訓練方法，非常有利于模型的優化。

（2）機器翻譯

早期的基于神經網絡的機器翻譯系統是在傳統模型中引入深度學習模型作為輔助特征。比較有代表性的是，Devlin等人[17]將神經網絡語言模型引入到傳統機器翻譯框架的解碼過程，并取得了3個BLEU值的提升。該工作也得到了2014年ACL的最佳論文獎。之后，越來越多的研究者開始采用端到端的深度學習模型來進行機器翻譯。Sutskever等人[18]采用了單一神經網絡架構的序列到序列模型。首先利用一個LSTM模型來得到源語言的向量表示，然后再利用一個基于LSTM的語言模型來生成目標語言。序列到序列的機器翻譯模型如圖1所示。ABC為源語言，WXYZ為目標語言。Bahdanau等人[19]在序列到序列的機器翻譯模型的基礎上，在生成目標語言時，加入了注意力機制來自動學習目標詞在源語言上的對齊詞。Dong等人[20]利用多任務學習方法來聯合學習從一種源語言到多個目標語言的翻譯模型。通過在一對多的序列到序列的機器翻譯模型中共享源語言的表示，可以更有效地建模源語言端的編碼模型。Meng等人[21]利用神經圖靈機[22]來建立一個深層的記憶神經網絡，并取得了很好的翻譯效果。不同層的記憶之間通過控制器和讀寫操作進行交互。

（3）自動問答

自動問答是指給定一個背景語料庫或一些事實，系統可以自動分析輸入的問題，并利用語料庫中的知識給出答案。傳統的自動問答系統一般分為很多模塊。每個模型分別進行優化。隨著深度學習算法的不斷發展，人們開始關注如何學習一個端到端的完全基于神經網絡的自動問答模型。Kumar等人[24]提出了一個基于動態記憶神經網絡的自動問答系統。借鑒LSTM模型中的記憶模塊的想法，建立一個外部的記憶模塊，并用GRU模型來編碼給定的背景事實信息作為情景記憶，然后用另外一個GRU模型來得到問題的表示，然后利用注意力機制來建模問題表示和情景記憶之間的交互，并生成答案。整個系統可以進行端到端的聯合訓練。圖2給出了基于動態記憶神經網絡的自動問答系統示例。Sukhbaatar等人[24]也提出了一個類似的端到端的基于記憶神經網絡的自動問答模型。和Kumar等人的模型不同之處在于采用了不同的外部記憶模塊的表示機制以及不同的問答到情景記憶的交互機制。Hermann等人[25]利用雙向LSTM模型，提出了三種不同的交互機制建立問題和背景文檔的聯合表示，然后通過一個分類器來預測答案。

（4）自動文摘

自動文摘是指自動地從原始文章中提取一個簡短的能夠全面反映原文內容的摘要。自動文摘有兩個類型：一種是抽取式文摘，從原始文章中抽取一些代表性的句子。另一種是理解式文摘，先理解原始文章，在通過自然語言生成來產生摘要。受到傳統方法的限制，以前的自動文摘一般是抽取式文摘，并且研究進展緩慢，逐漸受到冷落。自動文摘又開始逐漸成為研究熱點。一開始研究者關注于如何利用分布式表示來改進抽取式文摘方法中的句子之間的相似度計算[25][27]。隨著深度學習在統計語言模型的成功，并在端到端機器翻譯模型的啟發下，研究者開始關注如何直接建立一個端到端的基于神經網絡的理解式自動文摘系統。Rush等人[25]利用嘗試利用神經詞袋模型、卷積神經網絡模型以及基于注意力的卷積神經網絡模型來得到原始文章的向量表示，然后再通過神經語言模型來生成摘要。通過大規模的訓練數據，在DUC自動文摘數據集上取得了很好的效果。

綜上所述，深度學習在自然語言處理領域的進展非常迅速。兩年前人們還認為深度學習對語言這種非自然信號并不有效。通過這兩年的發展，深度學習方法已經在自然語言處理的很多任務上都取得了很大的進展，并超越了傳統統計學習的方法。雖然取得的進展和語音識別、計算機視覺領域相比還不太顯著，但是已經大大提升了研究者對深度學習在自然語言處理領域上的預期。此外，隨著對深度學習認識的加深，研究者逐漸開始擺脫傳統自然語言處理框架的限制，采用全新的深度學習框架來進行端到端的自然語言處理，并且也催生了很多新的應用，比如看圖說話、自動寫作等。相信未來幾年，深度學習方法在自然語言處理領域會取得更大的突破。

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總結

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