斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型

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作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI
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子词模型
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

子词模型subword models

授课计划

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

1.1 人类语言的声音：语音学和语音体系

人类语言的声音：语音学和语音体系

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

1.2 词法：词类

词法：词类

传统上，词素 (morphemes) 是最小的语义单位

{[{[un {[[fortun (e)]_{Root} ate]}_{STEM}]}_{STEM} ly]}_{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？

1.3 书写系统中的单词

书写系统中的单词

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

1.4 比单词粒度更细的模型

比单词粒度更细的模型

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

1.5 字符级模型

字符级模型

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

1.6 单词之下：书写系统

单词之下：书写系统

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

2.1 纯字符级模型

纯字符级模型

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

2.2 字符级别输入输出的机器翻译系统

字符级别输入输出的机器翻译系统

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)

2.3 English-Czech WMT 2015 Results

English-Czech WMT 2015 Results

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)

2.4 无显式分割的完全字符级神经机器翻译

无显式分割的完全字符级神经机器翻译

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

#论文解读#

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

3.1 子词模式：两种趋势

子词模式：两种趋势

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].

3.2 字节对编码/BPE

字节对编码/BPE

最初的压缩算法
- 最频繁的字节 → 一个新的字节。

用字符 ngram 替换字节(实际上，有些人已经用字节做了一些有趣的事情)

Rico Sennrich, Barry Haddow, and Alexandra Birch. Neural Machine Translation of Rare Words with SubwordUnits. ACL 2016.

字节对编码

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。

字节对编码

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

3.3 Wordpiece / Sentencepiece模型

Wordpiece / Sentencepiece模型

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

Wordpiece / Sentencepiece模型

Wordpiece模型标记内部单词

Sentencepiece模型使用原始文本
- 空格被保留为特殊标记(_)，并正常分组
- 可以通过将片段连接起来并将它们重新编码到空格中，从而在末尾将内容反转

Wordpiece / Sentencepiece模型

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

3.4 字符级构建单词级

字符级构建单词级

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

3.5 基于字符的LSTM构建单词表示

基于字符的LSTM构建单词表示

Bi-LSTM构建单词表示

3.6 #论文解读# Character-Aware Neural Language Models

#论文解读#

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

#论文解读# Technical Approach

字符级别嵌入输入
CNN+高速网络+LSTM

#论文解读# Convolutional Layer

字符级别输入 + 卷积处理
Max-over-time池化

#论文解读# Highway Network (Srivastava et al. 2015)

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

#论文解读# Long Short-Term Memory Network

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

#论文解读# Quantitative Results 定量结果

#论文解读# Qualitative Insights 定量洞察

#论文解读#

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

4.1 混合NMT

混合NMT

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

混合NMT

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

4.2 二级解码

二级解码

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

4.3 English - Czech Results

English - Czech Results

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！

4.4 Sample English-czech translations

Sample English-czech translations

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

4.5 单词嵌入中的字符应用

单词嵌入中的字符应用

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

FastText embedding

用子单词信息丰富单词向量
Bojanowski, Grave, Joulinand Mikolov. FAIR. 2016.
- https://arxiv.org/pdf/1607.04606.pdf
- https://fasttext.cc

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

FastText embedding

将单词表示为用边界符号和整词扩充的字符 n-grams

w h e r e =, w h e r e =< w h, w h e, h e r, e r e, r e >, < w h e r e >

注意 $< h e r >$ 、 $< h e r$ 是不同于 $h e r$ 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) Z_{g}^{T} 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

FastText embedding

低频罕见单词的差异收益

FastText embedding

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

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原文地址：https://www.cnblogs.com/showmeai/p/16277223.html