【NLP】Transformer

仔细看这个文章就全懂了
Transformer模型详解(图解最完整版)

基础预备
Seq2Seq模型介绍
Transformer:Seq2Seq model with attention

一文详解Softmax函数
通过Softmax函数就可以将多分类的输出值转换为范围在[0, 1]和为1的概率分布

思维导图



基于 Transformer 搭建英译中翻译模型
教你用PyTorch玩转Transformer英译中翻译模型!

设计一个中译英的翻译系统基于BPE(Byte-Pair Encoding)和Transformer的话,可以按照以下步骤进行设计:

步骤 1:数据准备
收集中英文平行语料,并进行预处理。确保数据干净且格式一致。可以使用一些开源的中英文平行语料库,如WMT、OpenSubtitles等。

步骤 2:BPE分词
使用BPE算法对中英文语料进行分词,将其转换为子词级别的表示。BPE是一种基于统计的分词方法,可以将常见的词组或者词素分解为子词。这样做的好处是能够处理未登录词和稀有词,同时减小词表的大小。

对于中文,可以使用开源工具如SentencePiece、Jieba等进行BPE分词。对于英文,可以使用类似的工具或者直接按空格进行分词。

步骤 3:构建词汇表
根据BPE分词的结果,构建中英文的词汇表。将每个子词映射到一个唯一的索引,以便于后续的模型输入和输出。

步骤 4:数据编码
将分词后的中英文语料转换为模型可接受的数值表示。将每个子词根据词汇表中的索引进行编码。可以使用One-hot编码或者更高效的词嵌入(如Word2Vec、GloVe)对子词进行表示。

步骤 5:设计Transformer模型
基于编码后的数值表示,设计一个Transformer模型用于中译英翻译。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型,已经被证明在机器翻译任务上取得了优秀的性能。

Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。编码器将源语言的输入序列转换为上下文表示,解码器使用该上下文表示生成目标语言的输出序列。

步骤 6:训练模型
使用已准备好的平行语料对Transformer模型进行训练。训练的过程中可以使用一些技巧,如批量训练、学习率调整、正则化等。目标是通过最小化损失函数(如交叉熵损失)来优化模型参数,使其能够更好地完成中译英的翻译任务。

步骤 7:评估和调优
使用一些评估指标,如BLEU、ROUGE等,对训练得到的模型进行评估。根据评估结果,进行调优和改进。可以尝试不同的超参数

步骤 8:推理和翻译
使用训练好的模型进行推理和翻译。对于输入的中文句子,首先进行BPE分词,然后根据词汇表进行编码,得到数值表示。将数值表示输入到编码器中,得到上下文表示。接下来,使用解码器生成目标语言的输出序列,直到遇到结束符或达到最大长度。

步骤 9:后处理
对生成的英文句子进行后处理,如去除多余的空格、标点符号等,以得到最终的翻译结果。

步骤 10:调优和改进
根据推理的结果和用户反馈,进行模型的调优和改进。可以尝试不同的模型架构、超参数调整、数据增强等方法,以提高翻译质量和性能。

人机对话

设计一个人机对话系统需要经过以下步骤:

  1. 数据收集和预处理:收集对话数据集,包括人类与机器之间的对话。预处理数据,例如分词、词性标注、命名实体识别等。

  2. 文本表示:使用预训练的词向量(例如Word2Vec、GloVe等)将对话文本转换为向量表示。可以使用Transformer模型将文本序列转换为语义向量表示。

  3. 意图识别:使用分类模型(例如基于卷积神经网络或循环神经网络)来识别对话中用户的意图。意图识别模型可以使用对话的历史上下文信息进行训练。

  4. 槽位填充:使用序列标注模型(例如条件随机场CRF)来识别对话中的槽位信息,例如用户的姓名、日期、地点等。可以将槽位填充任务看作是一个序列标注问题,其中每个词语对应一个标签。

  5. 对话管理:设计对话管理器来决定系统对用户的回应。对话管理器可以基于强化学习方法进行训练,将对话系统的目标设置为最大化预定义的奖励函数。

  6. 回复生成:使用生成式模型(例如循环神经网络)生成对话回复。可以使用带有注意力机制的Transformer模型来提高生成质量。

  7. 模型训练和评估:将数据集分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对对话系统的各个组件进行训练,使用验证集进行超参数调整和模型选择。最后,在测试集上评估对话系统的性能。

  8. 迭代改进:根据评估结果和用户反馈,对对话系统进行改进。可以增加更多的训练数据、调整模型结构或优化超参数来提高系统的性能。

需要注意的是,以上步骤仅提供了一个基本的框架,实际设计一个人机对话系统可能需要更多的细化和调整,根据具体需求和场景进行相应的改进。