这些任务需要"从一个序列映射到另一个序列"，因此就有了 Seq2Seq 模型。- - **机器翻译**：输入是某种语言的句子，输出是另一种语言的句子。 - **对话系统**：根据上一句话，输出一个回答或回应。 - **文本摘要**：输入可能是长篇文章，输出是简短摘要。 ## 1. 编码器（Encoder） 输入**英文句子** "编码" 成**一个固定长度的向量** Seq2Seq 的编码器主要将输入序列（例如英文句子）"编码"成一个固定长度的向量（也叫"上下文向量" context vector）。这个向量可以被视为对整个输入序列含义的压缩表达。 让我们以翻译 "What is your name?" 为例: 1. **词向量转换** 假设我们用 100 维的词向量,每个词会被转换成对应的向量: - "What" →[0.2, -0.5, 0.1,..., 0.3] - "is" →[-0.1, 0.3, 0.4,..., -0.2] - "your" →[0.5, 0.1, -0.3,..., 0.1] - "name" →[-0.3, 0.2, 0.1,..., 0.4] - "?" →[0.1, -0.1, 0.2,..., -0.1] 1. **双向 LSTM 处理** 我们用双向 LSTM 处理这个序列: ```Java 正向: What → is → your → name → ? 反向: ? ← name ← your ← is ← What ``` 每个时间步,LSTM 会: - 读入当前词的词向量 - 更新内部状态(记忆单元和隐藏状态) - 输出一个隐藏状态向量 比如对于 "your" 这个位置: - 正向 LSTM 已经看过 "What is" - 反向 LSTM 已经看过 "? name" - 两个方向的隐藏状态拼接后能同时利用前后文信息 1. **得到上下文向量** 最后我们得到一个固定维度(比如 256 维)的上下文向量 C,它压缩了整个句子的信息,包含: - 句子是疑问句 - 询问对方名字 - 语气比较礼貌正式 - 等等... 这个上下文向量 C 就会被传递给解码器,作为生成目标语言(比如中文)翻译的基础。 ## 2. 解码器（Decoder） 让我用英译中的例子来说明解码器的工作过程,就拿 "What is your name?" → "你叫什么名字？" 为例: 1. **初始化阶段** - 用编码器的上下文向量 C 初始化解码器的隐藏状态 - 输入起始符 ⟨GO⟩ 1. **第一步生成** 输入: ⟨GO⟩ - 解码器读入 ⟨GO⟩ 的向量表示 - 结合隐藏状态,计算所有中文字/词的概率分布: - "你": 0.82 - "请问": 0.10 - "告诉": 0.05 - 其他: 0.03 - 选择概率最高的 "你" 作为第一个输出 1. **第二步生成** 输入: "你" - 将 "你" 的词向量输入 LSTM - 更新隐藏状态 - 预测下一个字的概率: - "叫": 0.78 - "是": 0.12 - "好": 0.06 - 其他: 0.04 - 输出 "叫" 1. **后续步骤** - 输入: "叫" → 输出: "什" - 输入: "什" → 输出: "么" - 输入: "么" → 输出: "名" - 输入: "名" → 输出: "字" - 输入: "字" → 输出: "？" - 输入: "？" → 输出: ⟨EOS⟩ 值得注意的是,中文解码相比法语有一些特点: 1. 输出单位可能是字或词(取决于分词方式) 2. 语序差异更大(比如英语的疑问词在句首,中文在句中) 3. 需要处理标点符号的转换(如 "?" → "？") 解码器要在每一步都权衡: - 已经生成的部分("你叫")是否通顺 - 未来要生成的部分("什么名字？")是否符合中文表达习惯 - 整体是否准确传达了原句的意思 这个中文的例子是否让解码过程更容易理解了? ## 注意力机制 让我用这个翻译例子具体解释为什么需要注意力机制。 假设我们要翻译一个较长的句子： "The old man who lives next door to my family has a beautiful garden that blooms with colorful flowers every spring." → "住在我家隔壁的那位老人有一个漂亮的花园，每到春天都会开满彩色的花。" **没有注意力机制时的问题**： 1. **信息瓶颈** - 编码器必须把这整句28个英文单词的所有信息(人物特征、位置关系、花园特点、时间等)都压缩到一个固定维度(比如256维)的向量中 - 当解码器要生成"老人"时，相关信息("old man")可能已经在压缩过程中变得模糊 - 当要生成"春天"时，"spring"的信息可能已经被覆盖或削弱 1. **解码困境** - 解码器只能依赖这一个全局向量来生成所有中文词 - 比如生成"花园"时，需要从这个向量中提取关于"garden"的信息 - 但这个信息可能已经和其他信息(如"老人"、"春天"等)混在一起，难以准确提取 **加入注意力机制后**： - 生成"老人"时，可以主动关注输入中的"old man"部分的隐藏状态 - 生成"花园"时，可以聚焦于"beautiful garden"相关的隐藏状态 - 生成"春天"时，可以重点关注"every spring"对应的表示 这就像一个人在翻译时： - 不用一次性记住整句话的所有细节 - 而是可以反复看原文的不同部分 - 需要翻译哪部分就重点看哪部分 - 从而保证翻译的准确性 这样解释是否帮助你更好地理解为什么需要注意力机制？