Lecture 05 · 2014:相同信息,不同组织

S12 · 2014:相同信息,不同组织

强LSTM已经能完成序列任务。2014年的一个有力变化并不是增加信息,而是改变源句进入模型的顺序。先看依赖路径,再看论文结果。

状态 b0

正序ABC与反序CBA包含同样源信息,目标xyz不反转;沿A→x追状态连接。

2014:信息相同,组织不同Sutskever v1源正序ABC<EOS>xyz目标仍为 x → y → z源反序CBA<EOS>xyz目标仍为 x → y → z信息增加了吗?从 A 到对应的 x,这条路径变了什么?

状态 b1

所画简化图中A→x从4段连接变为2段;这里只判断这一对,不宣称所有依赖缩短。

2014:信息相同,组织不同Sutskever v1源正序ABC<EOS>xyz目标仍为 x → y → z源反序CBA<EOS>xyz目标仍为 x → y → z信息增加了吗?从 A 到对应的 x,这条路径变了什么?所画 A→x:4 段状态连接 → 2 段;其他词对不一定都变短。

状态 b2

Sutskever v1 Table1同单模型,beam=12表示每步最多保留12条候选前缀。BLEU按译文与参考的连续词片段重合并计入长度惩罚,越高越好;正序26.17、反序30.59。路径解释与结果支持继续研究表示组织。

2014:信息相同,组织不同Sutskever v1同论文 Table 1 · 单模型 · beam = 12 · 英→法正常源序反转源序26.1730.59beam = 12:每步最多保留 12 条候选前缀BLEU:对照参考的词片段重合,含长度惩罚;越高越好2014-09-10 初稿 · 物理 p6;路径解释与结果相互支持,不等于唯一机制。

公式与算例详情

图按Sutskever等2014初稿Figure1的ABC→xyz形式重画。保持目标x、y、z顺序不变,将源A、B、C改为C、B、A。沿所选A→x,正序图需要经过A→B→C→EOS→x四段连接,反序图经过A→EOS→x两段。计数只对应这个简化图;其他对应词对未必都缩短。

原论文将引入较多短期依赖作为可学性改善的解释。物理p6 Table1中,单模型、beam=12、WMT14英→法的正常源序BLEU为26.17,反转源序为30.59。beam指搜索每步保留的候选数。BLEU用连续词片段重合并考虑长度惩罚衡量生成与参考的相似,不能保证每句关系都忠实。

该研究在固定摘要路线中取得有力结果,也报告长句表现。不能从摘要大小的直觉直接宣布这条路线已经失效。与此同时,Bahdanau等人在相近时期探索保留逐位置表示并动态读取。Bahdanau初稿为2014-09-01,Sutskever初稿为09-10;课堂理解顺序不代表后者催生前者。

本例支持研究表示组织与依赖路径如何影响学习,但仅凭BLEU差值无法确定唯一机制。后续待做2×2将把源序与读取接口放进同一任务,进一步辨别条件。

继续学习

2014:先拥有一个可工作的翻译器,再决定改哪里 · LAB02:D/E · 固定源序,比较两种读取接口

读取之后,系统怎样决定写 her · LAB02:E · 只改 q 或只改 V,分别会改变什么?

从2017计算图到2020组合,再看持续状态系统 · LAB02:接着研究 · 哪个实验最便宜,又能区分解释?

保留的完整推导:R29。

原始来源