自然語(yǔ)言處理中的Attention Model：是什么及為什么

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要是關(guān)注深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理方面的研究進(jìn)展，我相信你一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)Attention Model（后文有時(shí)會(huì)簡(jiǎn)稱AM模型）這個(gè)詞。AM模型應(yīng)該說(shuō)是過(guò)去一年來(lái)NLP領(lǐng)域中的重要進(jìn)展之一，在很多場(chǎng)景被證明有效。聽(tīng)起來(lái)AM很高大上，其實(shí)它的基本思想是相當(dāng)直觀簡(jiǎn)潔的。本文作者可以對(duì)燈發(fā)誓：在你讀完這篇啰里啰嗦的文章及其后續(xù)文章后，一定可以透徹了解AM到底是什么，以及輕易看懂任何有關(guān)論文看上去復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式部分。怎么樣，這廣告打的挺有吸引力吧，尤其是對(duì)那些患有數(shù)學(xué)公式帕金森病的患者。

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在正戲開(kāi)演前，我們先來(lái)點(diǎn)題外話。

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|引言及廢話

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你應(yīng)該常常聽(tīng)到被捉奸在床的男性經(jīng)常感嘆地說(shuō)一句話：女性的第六感通常都很準(zhǔn)，當(dāng)然這里的女性一般是特指這位男性的老婆或者女友，當(dāng)然也可能是他的某位具有女性氣質(zhì)的男友。要我說(shuō)，男人的第六感其實(shí)也不差（這里的“男人”特指本文作者本人，當(dāng)然非上文所引用的“男性”，為避免混淆特做聲明）。當(dāng)我第一次看到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的Attention Model這個(gè)名字的時(shí)候，我的第一直覺(jué)就是：這是從認(rèn)知心理學(xué)里面的人腦注意力模型引入的概念。若干年前，也就是在我年輕不懂事的花樣年華里，曾有一陣子沉迷于人腦的工作機(jī)制，大量閱讀了認(rèn)知心理學(xué)方面的書籍和論文，而一般注意力模型會(huì)作為書籍的單獨(dú)一章來(lái)講。下面請(qǐng)?jiān)试S我顯擺一下鄙人淵博的知識(shí)。

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注意力這東西其實(shí)挺有意思，但是很容易被人忽略。讓我們來(lái)直觀地體會(huì)一下什么是人腦中的注意力模型。首先，請(qǐng)您睜開(kāi)眼并確認(rèn)自己處于意識(shí)清醒狀態(tài)；第二步，請(qǐng)找到本文最近出現(xiàn)的一個(gè)“Attention Model”字眼（就是“字眼”前面的兩個(gè)英文單詞，…^@@^）并盯住看三秒鐘。好，假設(shè)此刻時(shí)間停止，在這三秒鐘你眼中和腦中看到的是什么？對(duì)了，就是“Attention Model”這兩個(gè)詞，但是你應(yīng)該意識(shí)到，其實(shí)你眼中是有除了這兩個(gè)單詞外的整個(gè)一副畫面的，但是在你盯著看的這三秒鐘，時(shí)間靜止，萬(wàn)物無(wú)息，仿佛這個(gè)世界只有我和你…..對(duì)不起，串景了，仿佛這個(gè)世界只有“Attention Model”這兩個(gè)單詞。這是什么？這就是人腦的注意力模型，就是說(shuō)你看到了整幅畫面，但在特定的時(shí)刻t，你的意識(shí)和注意力的焦點(diǎn)是集中在畫面中的某一個(gè)部分上，其它部分雖然還在你的眼中，但是你分配給它們的注意力資源是很少的。其實(shí)，只要你睜著眼，注意力模型就無(wú)時(shí)不刻在你身上發(fā)揮作用，比如你過(guò)馬路，其實(shí)你的注意力會(huì)被更多地分配給紅綠燈和來(lái)往的車輛上，雖然此時(shí)你看到了整個(gè)世界；比如你很精心地偶遇到了你心儀的異性，此刻你的注意力會(huì)更多的分配在此時(shí)神光四射的異性身上，雖然此刻你看到了整個(gè)世界，但是它們對(duì)你來(lái)說(shuō)跟不存在是一樣的…..

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這就是人腦的注意力模型，說(shuō)到底是一種資源分配模型，在某個(gè)特定時(shí)刻，你的注意力總是集中在畫面中的某個(gè)焦點(diǎn)部分，而對(duì)其它部分視而不見(jiàn)。

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其實(shí)吧，深度學(xué)習(xí)里面的注意力模型工作機(jī)制啊，它跟你看見(jiàn)心動(dòng)異性時(shí)荷爾蒙驅(qū)動(dòng)的注意力分配機(jī)制是一樣一樣的。

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好，前戲結(jié)束，正戲開(kāi)場(chǎng)。

|Encoder-Decoder框架

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本文只談?wù)勎谋咎幚眍I(lǐng)域的AM模型，在圖片處理或者（圖片-圖片標(biāo)題）生成等任務(wù)中也有很多場(chǎng)景會(huì)應(yīng)用AM模型，但是我們此處只談文本領(lǐng)域的AM模型，其實(shí)圖片領(lǐng)域AM的機(jī)制也是相同的。

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要提文本處理領(lǐng)域的AM模型，就不得不先談Encoder-Decoder框架，因?yàn)槟壳敖^大多數(shù)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的AM模型是附著在Encoder-Decoder框架下的，當(dāng)然，其實(shí)AM模型可以看作一種通用的思想，本身并不依賴于Encoder-Decoder模型，這點(diǎn)需要注意。

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Encoder-Decoder框架可以看作是一種文本處理領(lǐng)域的研究模式，應(yīng)用場(chǎng)景異常廣泛，本身就值得非常細(xì)致地談一下，但是因?yàn)楸疚牡淖⒁饬裹c(diǎn)在AM模型，所以此處我們就只談一些不得不談的內(nèi)容，詳細(xì)的Encoder-Decoder模型以后考慮專文介紹。下圖是文本處理領(lǐng)域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一種表示：

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圖1. 抽象的Encoder-Decoder框架

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Encoder-Decoder框架可以這么直觀地去理解：可以把它看作適合處理由一個(gè)句子（或篇章）生成另外一個(gè)句子（或篇章）的通用處理模型。對(duì)于句子對(duì)<X,Y>，我們的目標(biāo)是給定輸入句子X(jué)，期待通過(guò)Encoder-Decoder框架來(lái)生成目標(biāo)句子Y。X和Y可以是同一種語(yǔ)言，也可以是兩種不同的語(yǔ)言。而X和Y分別由各自的單詞序列構(gòu)成：

Encoder顧名思義就是對(duì)輸入句子X(jué)進(jìn)行編碼，將輸入句子通過(guò)非線性變換轉(zhuǎn)化為中間語(yǔ)義表示C：

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對(duì)于解碼器Decoder來(lái)說(shuō)，其任務(wù)是根據(jù)句子X(jué)的中間語(yǔ)義表示C和之前已經(jīng)生成的歷史信息y1,y2….yi-1來(lái)生成i時(shí)刻要生成的單詞yi?

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每個(gè)yi都依次這么產(chǎn)生，那么看起來(lái)就是整個(gè)系統(tǒng)根據(jù)輸入句子X(jué)生成了目標(biāo)句子Y。

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Encoder-Decoder是個(gè)非常通用的計(jì)算框架，至于Encoder和Decoder具體使用什么模型都是由研究者自己定的，常見(jiàn)的比如CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等，這里的變化組合非常多，而很可能一種新的組合就能攢篇論文，所以有時(shí)候科研里的創(chuàng)新就是這么簡(jiǎn)單。比如我用CNN作為Encoder，用RNN作為Decoder，你用BiRNN做為Encoder，用深層LSTM作為Decoder，那么就是一個(gè)創(chuàng)新。所以正準(zhǔn)備跳樓的憋著勁想攢論文畢業(yè)的同學(xué)可以從天臺(tái)下來(lái)了，當(dāng)然是走下來(lái)，不是讓你跳下來(lái)，你可以好好琢磨一下這個(gè)模型，把各種排列組合都試試，只要你能提出一種新的組合并被證明有效，那恭喜你：施主，你可以畢業(yè)了。

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扯遠(yuǎn)了，再拉回來(lái)。

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Encoder-Decoder是個(gè)創(chuàng)新游戲大殺器，一方面如上所述，可以搞各種不同的模型組合，另外一方面它的應(yīng)用場(chǎng)景多得不得了，比如對(duì)于機(jī)器翻譯來(lái)說(shuō)，<X,Y>就是對(duì)應(yīng)不同語(yǔ)言的句子，比如X是英語(yǔ)句子，Y是對(duì)應(yīng)的中文句子翻譯。再比如對(duì)于文本摘要來(lái)說(shuō)，X就是一篇文章，Y就是對(duì)應(yīng)的摘要；再比如對(duì)于對(duì)話機(jī)器人來(lái)說(shuō)，X就是某人的一句話，Y就是對(duì)話機(jī)器人的應(yīng)答；再比如……總之，太多了。哎，那位施主，聽(tīng)老衲的話，趕緊從天臺(tái)下來(lái)吧，無(wú)數(shù)創(chuàng)新在等著你發(fā)掘呢。

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|Attention Model

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圖1中展示的Encoder-Decoder模型是沒(méi)有體現(xiàn)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。為什么說(shuō)它注意力不集中呢？請(qǐng)觀察下目標(biāo)句子Y中每個(gè)單詞的生成過(guò)程如下：

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其中f是decoder的非線性變換函數(shù)。從這里可以看出，在生成目標(biāo)句子的單詞時(shí)，不論生成哪個(gè)單詞，是y1,y2也好，還是y3也好，他們使用的句子X(jué)的語(yǔ)義編碼C都是一樣的，沒(méi)有任何區(qū)別。而語(yǔ)義編碼C是由句子X(jué)的每個(gè)單詞經(jīng)過(guò)Encoder 編碼產(chǎn)生的，這意味著不論是生成哪個(gè)單詞，y1,y2還是y3，其實(shí)句子X(jué)中任意單詞對(duì)生成某個(gè)目標(biāo)單詞yi來(lái)說(shuō)影響力都是相同的，沒(méi)有任何區(qū)別（其實(shí)如果Encoder是RNN的話，理論上越是后輸入的單詞影響越大，并非等權(quán)的，估計(jì)這也是為何Google提出Sequence to Sequence模型時(shí)發(fā)現(xiàn)把輸入句子逆序輸入做翻譯效果會(huì)更好的小Trick的原因）。這就是為何說(shuō)這個(gè)模型沒(méi)有體現(xiàn)出注意力的緣由。這類似于你看到眼前的畫面，但是沒(méi)有注意焦點(diǎn)一樣。如果拿機(jī)器翻譯來(lái)解釋這個(gè)分心模型的Encoder-Decoder框架更好理解，比如輸入的是英文句子：Tom chase Jerry，Encoder-Decoder框架逐步生成中文單詞：“湯姆”，“追逐”，“杰瑞”。在翻譯“杰瑞”這個(gè)中文單詞的時(shí)候，分心模型里面的每個(gè)英文單詞對(duì)于翻譯目標(biāo)單詞“杰瑞”貢獻(xiàn)是相同的，很明顯這里不太合理，顯然“Jerry”對(duì)于翻譯成“杰瑞”更重要，但是分心模型是無(wú)法體現(xiàn)這一點(diǎn)的，這就是為何說(shuō)它沒(méi)有引入注意力的原因。沒(méi)有引入注意力的模型在輸入句子比較短的時(shí)候估計(jì)問(wèn)題不大，但是如果輸入句子比較長(zhǎng)，此時(shí)所有語(yǔ)義完全通過(guò)一個(gè)中間語(yǔ)義向量來(lái)表示，單詞自身的信息已經(jīng)消失，可想而知會(huì)丟失很多細(xì)節(jié)信息，這也是為何要引入注意力模型的重要原因。

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上面的例子中，如果引入AM模型的話，應(yīng)該在翻譯“杰瑞”的時(shí)候，體現(xiàn)出英文單詞對(duì)于翻譯當(dāng)前中文單詞不同的影響程度，比如給出類似下面一個(gè)概率分布值：

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（Tom,0.3）(Chase,0.2)(Jerry,0.5)

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每個(gè)英文單詞的概率代表了翻譯當(dāng)前單詞“杰瑞”時(shí)，注意力分配模型分配給不同英文單詞的注意力大小。這對(duì)于正確翻譯目標(biāo)語(yǔ)單詞肯定是有幫助的，因?yàn)橐肓诵碌男畔ⅰＭ?#xff0c;目標(biāo)句子中的每個(gè)單詞都應(yīng)該學(xué)會(huì)其對(duì)應(yīng)的源語(yǔ)句子中單詞的注意力分配概率信息。這意味著在生成每個(gè)單詞Yi的時(shí)候，原先都是相同的中間語(yǔ)義表示C會(huì)替換成根據(jù)當(dāng)前生成單詞而不斷變化的Ci。理解AM模型的關(guān)鍵就是這里，即由固定的中間語(yǔ)義表示C換成了根據(jù)當(dāng)前輸出單詞來(lái)調(diào)整成加入注意力模型的變化的Ci。增加了AM模型的Encoder-Decoder框架理解起來(lái)如圖2所示。

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?????????????????????????????????????????????圖2 引入AM模型的Encoder-Decoder框架

即生成目標(biāo)句子單詞的過(guò)程成了下面的形式：

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而每個(gè)Ci可能對(duì)應(yīng)著不同的源語(yǔ)句子單詞的注意力分配概率分布，比如對(duì)于上面的英漢翻譯來(lái)說(shuō)，其對(duì)應(yīng)的信息可能如下：

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其中，f2函數(shù)代表Encoder對(duì)輸入英文單詞的某種變換函數(shù)，比如如果Encoder是用的RNN模型的話，這個(gè)f2函數(shù)的結(jié)果往往是某個(gè)時(shí)刻輸入xi后隱層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值；g代表Encoder根據(jù)單詞的中間表示合成整個(gè)句子中間語(yǔ)義表示的變換函數(shù)，一般的做法中，g函數(shù)就是對(duì)構(gòu)成元素加權(quán)求和，也就是常常在論文里看到的下列公式：

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假設(shè)Ci中那個(gè)i就是上面的“湯姆”，那么Tx就是3，代表輸入句子的長(zhǎng)度，h1=f(“Tom”)，h2=f(“Chase”),h3=f(“Jerry”)，對(duì)應(yīng)的注意力模型權(quán)值分別是0.6,0.2,0.2，所以g函數(shù)就是個(gè)加權(quán)求和函數(shù)。如果形象表示的話，翻譯中文單詞“湯姆”的時(shí)候，數(shù)學(xué)公式對(duì)應(yīng)的中間語(yǔ)義表示Ci的形成過(guò)程類似下圖：

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?????????????????????????????????????????????????????????????????????????圖3 Ci的形成過(guò)程

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這里還有一個(gè)問(wèn)題：生成目標(biāo)句子某個(gè)單詞，比如“湯姆”的時(shí)候，你怎么知道AM模型所需要的輸入句子單詞注意力分配概率分布值呢？就是說(shuō)“湯姆”對(duì)應(yīng)的概率分布：

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（Tom,0.6）(Chase,0.2)(Jerry,0.2）

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是如何得到的呢？

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為了便于說(shuō)明，我們假設(shè)對(duì)圖1的非AM模型的Encoder-Decoder框架進(jìn)行細(xì)化，Encoder采用RNN模型，Decoder也采用RNN模型，這是比較常見(jiàn)的一種模型配置，則圖1的圖轉(zhuǎn)換為下圖：

??????????????????????????????????????????????????????????????????????? 圖4 RNN作為具體模型的Encoder-Decoder框架

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那么用下圖可以較為便捷地說(shuō)明注意力分配概率分布值的通用計(jì)算過(guò)程：

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???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 圖5 AM注意力分配概率計(jì)算

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對(duì)于采用RNN的Decoder來(lái)說(shuō)，如果要生成yi單詞，在時(shí)刻i，我們是可以知道在生成Yi之前的隱層節(jié)點(diǎn)i時(shí)刻的輸出值Hi的，而我們的目的是要計(jì)算生成Yi時(shí)的輸入句子單詞“Tom”、“Chase”、“Jerry”對(duì)Yi來(lái)說(shuō)的注意力分配概率分布，那么可以用i時(shí)刻的隱層節(jié)點(diǎn)狀態(tài)Hi去一一和輸入句子中每個(gè)單詞對(duì)應(yīng)的RNN隱層節(jié)點(diǎn)狀態(tài)hj進(jìn)行對(duì)比，即通過(guò)函數(shù)F(hj,Hi)來(lái)獲得目標(biāo)單詞Yi和每個(gè)輸入單詞對(duì)應(yīng)的對(duì)齊可能性，這個(gè)F函數(shù)在不同論文里可能會(huì)采取不同的方法，然后函數(shù)F的輸出經(jīng)過(guò)Softmax進(jìn)行歸一化就得到了符合概率分布取值區(qū)間的注意力分配概率分布數(shù)值。圖5顯示的是當(dāng)輸出單詞為“湯姆”時(shí)刻對(duì)應(yīng)的輸入句子單詞的對(duì)齊概率。絕大多數(shù)AM模型都是采取上述的計(jì)算框架來(lái)計(jì)算注意力分配概率分布信息，區(qū)別只是在F的定義上可能有所不同。

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上述內(nèi)容就是論文里面常常提到的Soft Attention Model的基本思想，你能在文獻(xiàn)里面看到的大多數(shù)AM模型基本就是這個(gè)模型，區(qū)別很可能只是把這個(gè)模型用來(lái)解決不同的應(yīng)用問(wèn)題。那么怎么理解AM模型的物理含義呢？一般文獻(xiàn)里會(huì)把AM模型看作是單詞對(duì)齊模型，這是非常有道理的。目標(biāo)句子生成的每個(gè)單詞對(duì)應(yīng)輸入句子單詞的概率分布可以理解為輸入句子單詞和這個(gè)目標(biāo)生成單詞的對(duì)齊概率，這在機(jī)器翻譯語(yǔ)境下是非常直觀的：傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯一般在做的過(guò)程中會(huì)專門有一個(gè)短語(yǔ)對(duì)齊的步驟，而注意力模型其實(shí)起的是相同的作用。在其他應(yīng)用里面把AM模型理解成輸入句子和目標(biāo)句子單詞之間的對(duì)齊概率也是很順暢的想法。

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當(dāng)然，我覺(jué)得從概念上理解的話，把AM模型理解成影響力模型也是合理的，就是說(shuō)生成目標(biāo)單詞的時(shí)候，輸入句子每個(gè)單詞對(duì)于生成這個(gè)單詞有多大的影響程度。這種想法也是比較好理解AM模型物理意義的一種思維方式。

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圖6是論文“A Neural Attention Model for Sentence Summarization”中，Rush用AM模型來(lái)做生成式摘要給出的一個(gè)AM的一個(gè)非常直觀的例子。

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??????????????????????????????????????????????????????????? 圖6 句子生成式摘要例子

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這個(gè)例子中，Encoder-Decoder框架的輸入句子是：“russian defense minister ivanov called sunday for the creation of a joint front for combating global terrorism”。對(duì)應(yīng)圖中縱坐標(biāo)的句子。系統(tǒng)生成的摘要句子是：“russia calls for joint front against terrorism”，對(duì)應(yīng)圖中橫坐標(biāo)的句子。可以看出模型已經(jīng)把句子主體部分正確地抽出來(lái)了。矩陣中每一列代表生成的目標(biāo)單詞對(duì)應(yīng)輸入句子每個(gè)單詞的AM分配概率，顏色越深代表分配到的概率越大。這個(gè)例子對(duì)于直觀理解AM是很有幫助作用的。

最后是廣告：關(guān)于AM，我們除了本文，下周還會(huì)有續(xù)集：從AM來(lái)談?wù)剝煞N科研創(chuàng)新模式，請(qǐng)不要轉(zhuǎn)臺(tái)，繼續(xù)關(guān)注，謝謝。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的[转]自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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