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作者：韩信子 @ShowMeAI，路遥 @ShowMeAI，奇异果 @ShowMeAI
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ShowMeAI 为 斯坦福 CS224n《自然语言解决与深度学习 (Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全副课件，做了 中文翻译和正文 ，并制作成了 GIF 动图！视频和课件等材料的获取形式见 文末。
引言
授课打算
- Final project types and details; assessment revisited / 大我的项目细节
- Finding research topics; a couple of examples / 寻找钻研主题
- Finding data / 我的项目数据
- Review of gated neural sequence models / 门控神经序列模型回顾
- A couple of MT topics / 机器翻译主题
- Doing your research / 钻研形式
- Presenting your results and evaluation / 后果出现和评估
1. 大我的项目细节
1.1 Course work and grading policy
1.2 Mid-quarter feedback survey
1.3 最终我的项目
1.4 默认最终我的项目：基于 SQuAD 的问答零碎
1.5 什么状况下抉择默认我的项目
1.6 本节内容是相干的
At a lofty level
- 理解一些对于做钻研的常识是有益处的
At a prosaic level
咱们将接触到:
- 基线
- 基准
- 评估
- 谬误剖析
- 论文写作
- 这也是默认最终我的项目的一大特点
1.7 什么状况下抉择 Custom Final Project
1.8 我的项目提议与候选
1.9 我的项目进度
2. 寻找钻研主题
2.1 寻找钻研主题
所有迷信的两个根本出发点
- [钉子 ] 从一个 (畛域) 感兴趣的问题开始，并试图找到比目前已知的 / 应用的更好的办法来解决它。
- [锤子 ] 从一个感兴趣的技术办法开始，找出扩大或改良它或利用它的好办法
2.2 我的项目类型
这不是一个详尽的列表，但大多数我的项目都是其中之一
- 1. 找到感兴趣的应用程序 / 工作，摸索如何无效地靠近 / 解决它，通常利用现有的神经网络模型
- 2. 实现了一个简单的神经构造，并在一些数据上展现了它的性能
- 3. 提出一种新的或变异的神经网络模型，并探讨其教训上的胜利
- 4. 剖析我的项目。剖析一个模型的行为：它如何示意语言常识，或者它能解决什么样的景象，或者它犯了什么样的谬误
- 5. 罕见的实践我的项目：显示模型类型、数据或数据表示的一些乏味的、重要的属性
2.3 示例我的项目：Deep Poetry- 诗歌生成
2.4 我的项目示例：Implementation and Optimization of Differentiable Neural Computers
2.5 我的项目示例：Improved Learning through Augmenting the Loss
2.6 我的项目示例：Word2bits – Quantized Word Vectors
2.7 如何寻找乏味的我的项目利用点
2.8 如何可能对算法优化冲破
2.9 寻找一个主题
2.10 我的项目留神点
适合的数据
- 通常指标:10000 + 标记的例子里程碑
- 可行的工作
- 主动评估指标
- NLP 是我的项目的外围
3. 我的项目数据
3.1 寻找适合的数据
有些人会为一个我的项目收集他们本人的数据
- 你可能有一个应用“无监督”数据的我的项目
- 你能够正文大量的数据
- 你能够找到一个网站，无效地提供正文，如喜爱，明星，评级等
有些人应用现有的钻研我的项目或公司的数据
- 如果你能够提供提交、报告等数据样本
大多数人应用现有的，由以前的钻研人员建设的数据集
- 你有一个疾速的开始，有显著的前期工作和基线
3.2 数据：Linguistic Data Consortium
- https://catalog.ldc.upenn.edu/
- https://linguistics.stanford….
3.3 机器翻译
- http://statmt.org
- 特地要留神各种 WMT 共享工作
3.4 依存解析
- https://universaldependencies…
3.5 其余
当初网上有很多其余的数据集能够用于各种各样的目标
- 看 Kaggle
- 看钻研论文
看数据集列表
- https://machinelearningmaster…
- https://github.com/niderhoff/…
4. 门控神经序列模型回顾
4.1 再回顾一下 GRU 和机器翻译
4.2 BPTT 反向流传
- 梯度隐没问题非常重大
当梯度趋近于 \(0\) 时，咱们无奈判断
- 数据中 \(t\) 和 \(t+n\) 之间不再存在依赖关系
- 参数设置谬误（梯度隐没条件）
- 这是原始转换函数的问题吗？
$$
f(h_{t-1}, x_t) = \tanh(W[x_t] + U h_{t-1} + b)
$$
- 有了它，工夫导数就会隐没
$$
\frac{\partial h_{t+1}}{\partial h_{t}}=U^{\top} \frac{\partial \tanh (a)}{\partial a}
$$
4.3 GRU 模型
- 这意味着谬误必须通过所有两头节点反向流传
- 或者咱们能够创立快捷连贯
咱们能够创立自适应的快捷连贯
$$
f\left(h_{t-1}, x_{t}\right)=u_{t} \odot \tilde{h}_{t}+\left(1-u_{t}\right) \odot h_{t-1}
$$
- 候选更新 \(\tilde{h}_{t}=\tanh \left(W\left[x_{t}\right]+U h_{t-1}+b\right)\)
- 更新门 \(u_{t}=\sigma\left(W_{u}\left[x_{t}\right]+U_{u} h_{t-1}+b_{u}\right)\)
- \(\odot\) 示意逐元素的乘法
让网络自适应地修剪不必要的连贯
$$
f\left(h_{t-1}, x_{t}\right)=u_{t} \odot \tilde{h}_{t}+\left(1-u_{t}\right) \odot h_{t-1}
$$
- 候选更新 \(\tilde{h}_{t}=\tanh \left(W\left[x_{t}\right]+U\left(r_{t} \odot h_{t-1}\right)+b\right)\)
- 重置门 \(r_{t}=\sigma\left(W_{r}\left[x_{t}\right]+U_{r} h_{t-1}+b_{r}\right)\)
- 更新门 \(u_{t}=\sigma\left(W_{u}\left[x_{t}\right]+U_{u} h_{t-1}+b_{u}\right)\)
- 门控循环单位更事实
- 留神，在思维和注意力上有一些重叠
- 两个最宽泛应用的门控循环单位：GRU 和 LSTM
4.4 LSTM 模型
- (绿色)LSTM 门的所有操作都能够被忘记 / 疏忽，而不是把所有的货色都塞到其余所有货色下面
- (橙色)下一步的非线性更新就像一个 RNN
- (紫色)这部分是外围（ResNets 也是如此）不是乘，而是将非线性的货色和 \(c_{t−1}\) 相加失去 \(c_t\)。\(c_t\)，\(c_{t−1}\)之间存在线性联系
5. 机器翻译主题
5.1 神经翻译零碎的词汇问题
- Softmax 计算代价低廉
5.2 文本生成问题
词汇生成问题
- 词汇量通常适中:50K
5.3 解决办法
- Hierarchical softmax : tree-structured vocabulary
- Noise-contrastive estimation : binary classification
Train on a subset of the vocabulary at a time; test on a smart on the set of possible translations
- 每次在词汇表的子集上进行训练，测试时自适应的抉择词汇表的子集
- Jean, Cho, Memisevic, Bengio. ACL2015
Use attention to work out what you are translating
- You can do something simple like dictionary lookup
- 间接复制原句中的生词：“复制”模型
- More ideas we will get to : Word pieces; char. Models
5.4 机器翻译评估
人工(最好的!?)
- Adequacy and Fluency 充分性和流畅性(5 或 7 尺度)
- 谬误分类
- 翻译排名比拟（例如人工判断两个翻译哪一个更好）
在应用 MT 作为子组件的应用程序中进行测试
- 如问答从外语文件
- 无奈测试翻译的很多方面(例如, 跨语言 IR)
主动度量
- BLEU (双语评估替手)
- Others like TER, METEOR, ……
5.5 BLEU 评估规范
N-gram 精度(得分在 0 和 1 之间)
- 参考译文中机器译文的 N-gram 的百分比是多少?
- 一个 n -gram 是由 n 个单词组成的序列
- 在肯定的 n -gram 程度上不容许两次匹配雷同的参考译文局部(两个 MT 单词 airport 只有在两个参考单词 airport 时才正确；不能通过输出“the the the the the”来舞弊)
- 也要用 unigrams 来计算单位的精度，等等
简洁惩办 BP
- 不能只输出一个单词“the”(精确度 1.0!)
- 人们认为要“捉弄”这个零碎是相当艰难的。例如找到一种办法来扭转机器的输入，使 BLEU 回升，但品质不会降落。
BLEU 是一个加权的几何平均值，加上一个简洁的惩办因子
- 留神：只在语料库级起作用(0 会杀死它)；句子级有一个平滑的变体
- 下图是 n-grams 1-4 的 BLEU 计算公式
5.6 BLEU 实战
5.7 多参考翻译 -Multiple Reference Translations
5.8 BLEU 预估还不错
5.9 机器翻译主动评估
人们开始优化零碎最大化 BLEU 分数
- BLEU 分数迅速进步
- BLEU 和人类判断品质之间的关系始终降落
- MT BLEU 分数靠近人类翻译然而他们的实在品质依然远低于人类翻译
想出主动 MT 评估曾经成为本人的钻研畛域
- 有许多倡议:TER, METEOR, MaxSim, SEPIA，咱们本人的 RTE-MT
- TERpA 是一个具备代表性的，好解决一些词的抉择变动的度量
- MT 钻研须要一些主动的度量，以容许疾速的开发和评估
6. 钻研形式
6.1 我的项目钻研示例
1.定义工作
- 示例：总结
2.定义数据集
a) 搜寻学术数据集
- 他们曾经有基线
- 例如 Newsroom Summarization Dataset https://summari.es
b) 定义你本人的数据(更难，须要新的基线)
- 容许连贯到你的钻研
- 新问题提供了新的机会
- 有创意:Twitter、博客、新闻等等。有许多整洁的网站为新工作提供了创造性的机会
3.数据集卫生
- 开始的时候，拆散 devtest and test
- 接下来探讨更多
4) 定义你的度量(s)
- 在线搜寻此工作的已建设的度量
- 摘要: Rouge (Recall-Oriented Understudy for GistingEvaluation)，它定义了人工摘要的 n-gram 重叠
- 人工评估依然更适宜于摘要；你能够做一个小规模的人类计算
5.建设基线
- 首先实现最简略的模型(通常对 unigrams、bigrams 或均匀字向量进行逻辑回归)
- 在训练和开发中计算指标
如果度量令人诧异且没有谬误，那么
- 实现! 问题太简略了。须要重启
6.实现现有的神经网络模型
- 在训练和开发中计算指标
- 剖析输入和谬误
- 这门课的最低标准
7.永远要靠近你的数据（除了最初的测试集）
- 可视化数据集
- 收集汇总统计信息
- 查看谬误
- 剖析不同的超参数如何影响性能
8.通过良好的试验设置 ， 尝试不同的模型和模型变体 ， 达到疾速迭代的目标
- Fixed window neural model
- Recurrent neural network
- Recursive neural network
- Convolutional neural network
- Attention-basedmodel
7. 后果出现和评估
7.1 数据集
- 许多公开可用的数据集都是应用 train/dev/test 构造公布的。咱们都在荣誉零碎上，只在开发实现时才运行测试集
- 这样的宰割假如有一个相当大的数据集
- 如果没有开发集或者你想要一个独自的调优集，那么你能够通过宰割训练数据来创立一个调优集，只管你必须衡量它的大小 / 有用性与训练集大小的缩小
- 领有一个固定的测试集，确保所有零碎都应用雷同的黄金数据进行评估。这通常是好的，然而如果测试集具备不寻常的属性，从而扭曲了工作的进度，那么就会呈现问题。
7.2 训练模型与训练集
训练时, 模型过拟合
- 该模型正确地形容了你所训练的特定数据中产生的状况，然而模式还不够通用，不适宜利用于新数据
- 监控和防止问题适度拟合的办法是应用独立的验证和测试集…
- 你在一个训练集上构建 (评估 / 训练) 一个模型。
通常，而后在另一个独立的数据集上设置进一步的超参数，即调优集
- 调优集是用来调整超参数的训练集
在开发集 (开发测试集或验证集) 上度量进度
- 如果你常常这样做，就会适度适应开发集，所以最好有第二个开发集，即 dev2set
只有最初, 你评估和最终数据在一个测试集
- 非常少地应用最终测试集……现实状况下只应用一次
- 训练、调优、开发和测试集须要齐全不同
在训练所应用的数据集上进行测试是有效的
- 你将失去一个谬误的良好性能。咱们通常训练时会过拟合
你须要一个独立的调优
- 如果调优与 train 雷同，则无奈正确设置超参数
如果你始终运行在雷同的评估集，你开始在评估集上过拟合
- 实际上，你是在对评估集进行“训练”……你在学习那些对特定的评估集有用和没用的货色，并利用这些信息
- 要取得零碎性能的无效度量，你须要另一个未经训练的独立测试集，即 dev2 和最终测试
7.3 训练细节与倡议
从踊跃的态度开始
- 神经网络想要学习
- 如果网络没有学习，你就是在做一些事件来阻止它胜利地学习
认清残暴的事实
- 有很多事件会导致神经网络齐全不学习或者学习不好
- 找到并修复它们 (“调试和调优”) 通常须要更多的工夫，而不是实现你的模型
很难算出这些货色是什么
- 然而教训、试验和教训法令会有所帮忙！
7.4 对于学习率
7.5 对于参数初始化
7.6 训练一个 RNN
- 1. 应用 LSTM 或 GRU：它使你的生存变得更加简略！
- 2. 初始化递归矩阵为正交矩阵
- 3. 用一个可感知的 (小的) 比例初始化其余矩阵
- 4. 初始化遗记门偏差为 1：默认记住
- 5. 应用自适应学习速率算法：Adam, AdaDelta，…
- 6. 梯度范数的裁剪：1- 5 仿佛是一个正当的阈值，当与 Adam 或 AdaDelta 一起应用
- 7. 要么只应用 dropout vertically，要么钻研应用 Bayesian dropout(Gal 和 gahramani - 不在 PyTorch 中原生反对)
- 8. 要有急躁！优化须要工夫
7.7 试验策略
- 增量地工作！
- 从一个非常简单的模型开始
- 让它开始工作一个接一个地增加润饰物，让模型应用它们中的每一个(或者放弃它们)
- 最后运行在大量数据上
你会更容易在一个小的数据集中看到 bug
- 像 8 个例子这样的货色很好
- 通常合成数据对这很有用
- 确保你能失去 100% 的数据
- 否则你的模型必定要么不够弱小，要么是破碎的
在大型数据集中运行
模型优化后的训练数据仍应靠近 100%
- 否则，你可能想要思考一种更弱小的模式来过拟合训练数据
- 对训练数据的过拟合在进行深度学习时并不可怕
- 这些模型通常长于一般化，因为分布式示意共享统计强度，和对训练数据的适度拟合无关
然而，当初依然须要良好的泛化性能
对模型进行正则化，直到它不与 dev 数据过拟合为止
- 像 L2 正则化这样的策略是有用的
- 但通常 Dropout 是胜利的秘诀
7.8 模型细节
- 查看你的数据，收集汇总统计信息
- 查看你的模型的输入，进行谬误剖析
- 调优超参数对于神经网络简直所有的胜利都十分重要
7.9 我的项目总结
7.10 祝你我的项目顺利
8. 视频教程
能够点击 B 站 查看视频的【双语字幕】版本
9. 参考资料
- 本讲带学的 在线阅翻页本
- 《斯坦福 CS224n 深度学习与自然语言解决》课程学习指南
- 《斯坦福 CS224n 深度学习与自然语言解决》课程大作业解析
- 【双语字幕视频】斯坦福 CS224n | 深度学习与自然语言解决(2019·全 20 讲)
- Stanford 官网 | CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
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正文完
