斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

ShowMeAI研究中心

作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI
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NLP中的卷积神经网络
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！

NLP中的卷积神经网络
本讲内容的深度总结教程可以在这里查看。视频和课件等资料的获取方式见文末。

引言

NLP中的卷积神经网络

授课计划

Announcements
Intro to CNNs / 卷积神经网络介绍
Simple CNN for Sentence Classification: Yoon (2014) / 应用CNN做文本分类
CNN potpourri / CNN 细节
Deep CNN for Sentence Classification: Conneauet al. (2017) / 深度CNN用于文本分类
Quasi-recurrent Neural Networks / Q-RNN模型

欢迎来到课程的下半部分！

现在，我们正在为你准备成为 DL+NLP 研究人员/实践者
课程不会总是有所有的细节
- 这取决于你在网上搜索/阅读来了解更多
- 这是一个活跃的研究领域，有时候没有明确的答案
- Staff 很乐意与你讨论，但你需要自己思考
作业的设计是为了应付项目的真正困难
- 每个任务都故意比上一个任务有更少的帮助材料
- 在项目中，没有提供 autograder 或合理性检查
- DL 调试很困难，但是你需要学习如何进行调试！

书籍推荐

《Natural Language Processing with PyTorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning》

Delip Rao & Goku Mohandas

1.卷积神经网络介绍

(卷积神经网络相关内容也可以参考ShowMeAI的对吴恩达老师课程的总结文章深度学习教程 | 卷积神经网络解读

1.1 从RNN到CNN

从RNN到CNN

循环神经网络不能捕获没有前缀上下文的短语
经常在最终向量中捕获的信息太多来自于最后的一些词汇内容

例如：softmax通常只在最后一步计算

从RNN到CNN

CNN / Convnet 的主要思路：
- 如果我们为每一个特定长度的词子序列计算向量呢？

例如：tentative deal reached to keep government open
计算的向量为
- tentative deal reached, deal reached to, reached to keep, to keep government, keep government open

不管短语是否合乎语法
在语言学上或认知上不太可信
然后将它们分组 (很快)

1.2 CNN 卷积神经网络

CNN卷积神经网络

1.3 什么是卷积

什么是卷积？

一维离散卷积一般为：\((f \ast g)[n]=\sum_{m=-M}^{M} f[n-m] g[m]\)
卷积通常地用于从图像中提取特征
- 模型位置不变的识别
- 可以参考斯坦福深度学习与计算机视觉课程cs231n (也可以在ShowMeAI查阅 cs231n 系列笔记学习)

二维示例：
- 黄色和红色数字显示过滤器 (=内核) 权重
- 绿色显示输入
- 粉色显示输出

1.4 文本的一维卷积

文本的一维卷积

用于文本应用的 1 维卷积

1.5 带填充的文本的一维卷积

带填充的文本的一维卷积

输入长度为 \(L\) 的词序列
- 假设单词维度为 4，即有 4 channels
- 卷积后将会得到 1 channel

多个channel，则最终得到多个 channel 的输出，关注的文本潜在特征也不同

1.6 conv1d，随时间推移填充最大池化

conv1d，随时间推移填充最大池化

平均池化对 feature map 求平均

1.7 PyTorch实现

PyTorch实现

Pytorch中的实现：参数很好地对应前面讲到的细节

batch_size= 16 word_embed_size= 4 seq_len= 7 input = torch.randn(batch_size, word_embed_size, seq_len) conv1 = Conv1d(in_channels=word_embed_size, out_channels=3, kernel_size=3) # can add: padding=1  hidden1 = conv1(input) hidden2 = torch.max(hidden1, dim=2) # max pool

1.8 步长 (这里为2)

CNN步长

stride 步长，减少计算量

1.9 局部最大池化

其他概念：局部最大池化，步长=2

每两行做 max pooling，被称为步长为 2 的局部最大池化

1.10 1维卷积的k-max pooling

conv1d, k-max pooling over time, k= 2

记录每一个 channel 的所有时间的 top k 的激活值，并且按原有顺序保留(上例中的-0.2 0.3)

1.11 空洞卷积：dilation为2

其他概念：dilation = 2

扩张卷积 / 空洞卷积

上例中，对1 3 5行进行卷积，通过两个 filter 得到两个 channel 的激活值
可以在第一步的卷积中将卷积核从 3 改为 5，即可实现这样的效果，既保证了矩阵很小，又保证了一次卷积中看到更大范围的句子

补充讲解 / Summary

CNN中，一次能看一个句子的多少内容是很重要的概念
可以使用更大的 filter、扩张卷积或者增大卷积深度 (层数)

2.应用CNN做文本分类

2.1 用于句子分类的单层CNN

用于句子分类的单层CNN

目标：句子分类
- 主要是识别判断句子的积极或消极情绪
- 其他任务
  - 判断句子主观或客观
  - 问题分类：问题是关于什么实体的？关于人、地点、数字、……

用于句子分类的单层CNN

一个卷积层和池化层的简单使用
词向量：\(\mathbf{x}_{i} \in \mathbb{R}^{k}\)
句子：\(\mathbf{x}_{1 : n}=\mathbf{x}_{1} \oplus x_{2} \oplus \cdots \oplus \mathbf{x}_{n}\) (向量连接)
连接 \(\mathbf{X}_{i : i+j}\) 范围内的句子 (对称更常见)
卷积核 \(\mathbf{w} \in \mathbb{R}^{h k}\) (作用范围为 \(h\) 个单词的窗口)
注意，filter是向量，size 可以是2、3或4

2.2 单层CNN

单层CNN

过滤器 \(w\) 应用于所有可能的窗口(连接向量)
为CNN层计算特征(一个通道)

\[c_{i}=f\left(\mathbf{w}^{T} \mathbf{x}_{i : i+h-1}+b\right) \]

句子 \(\mathbf{x}_{1 : n}=\mathbf{x}_{1} \oplus \mathbf{x}_{2} \oplus \ldots \oplus \mathbf{x}_{n}\)
所有可能的长度为 \(h\) 的窗口 \(\left\{\mathbf{x}_{1 : h}, \mathbf{x}_{2 : h+1}, \dots, \mathbf{x}_{n-h+1 : n}\right\}\)
结果是一个 feature map \(\mathbf{c}=\left[c_{1}, c_{2}, \dots, c_{n-h+1}\right] \in \mathbb{R}^{n-h+1}\)

2.3 池化与通道数

池化与通道数

池化：max-over-time pooling layer
想法：捕获最重要的激活(maximum over time)
从feature map中 \(\mathbf{c}=\left[c_{1}, c_{2}, \dots, c_{n-h+1}\right] \in \mathbb{R}^{n-h+1}\)
池化得到单个数字 \(\hat{c}=\max \{\mathbf{c}\}\)

使用多个过滤器权重 \(w\)
不同窗口大小 \(h\) 是有用的
由于最大池化 \(\hat{c}=\max \{\mathbf{c}\}\)，和 \(c\) 的长度无关

\[\mathbf{c}=\left[c_{1}, c_{2}, \dots, c_{n-h+1}\right] \in \mathbb{R}^{n-h+1} \]

所以我们可以有一些 filters 来观察 unigrams、bigrams、tri-grams、4-grams等等

2.4 多通道输入数据

多通道输入数据

使用预先训练的单词向量初始化 (word2vec 或 Glove)
从两个副本开始
只对1个副本进行了反向传播，其他保持静态
两个通道集都在最大池化前添加到 \(c_i\)

2.5 Classification after one CNN layer

Classification after one CNN layer

首先是一个卷积，然后是一个最大池化

为了获得最终的特征向量 \(\mathbf{z}=\left[\hat{c}_{1}, \dots, \hat{c}_{m}\right]\)
- 假设我们有 \(m\) 个卷积核 (滤波器filter) \(w\)
- 使用100个大小分别为3、4、5的特征图

最终是简单的 softmax layer \(y=\operatorname{softmax}\left(W^{(S)} z+b\right)\)

补充讲解

https://arxiv.org/pdf/1510.03820.pdf
输入长度为 7 的一句话，每个词的维度是 5 ，即输入矩阵是 \(7 \times 5\)
使用不同的 filter_size : (2,3,4)，并且每个 size 都是用两个 filter，获得两个 channel 的 feature，即共计 6 个 filter
对每个 filter 的 feature 进行 1-max pooling 后，拼接得到 6 维的向量，并使用 softmax 后再获得二分类结果

2.6 Regularization 正则化

Regularization 正则化

使用 Dropout：使用概率 \(p\) (超参数) 的伯努利随机变量(只有0 1并且 \(p\) 是为 \(1\) 的概率)创建 mask 向量 \(r\)

训练过程中删除特征

\[y=\operatorname{softmax}\left(W^{(S)}(r \circ z)+b\right) \]

解释：防止互相适应(对特定特征的过度拟合)
在测试时不适用 Dropout，使用概率 \(p\) 缩放最终向量

\[\hat{W}^{(S)}=p W^{(S)} \]

此外：限制每个类的权重向量的 L2 Norm (softmax 权重 \(W^{(S)}\) 的每一行) 不超过固定数 \(s\) (也是超参数)
如果 \(\left\|W_{c}^{(S)}\right\|>s\) ，则重新缩放为 \(\left\|W_{c}^{(S)}\right\|=s\)
- 不是很常见

3.CNN细节

3.1 CNN参数讨论

All hyperparameters in Kim (2014)

基于验证集 (dev) 调整超参数
激活函数：Relu
窗口过滤器尺寸\(h=3，4，5\)
每个过滤器大小有 100 个特征映射
Dropout\(p=0.5\)
- Kim(2014年) 报告称，从 Dropout 来看，准确率提高了 \(2 - 4 \%\)
softmax行的 L2 约束，\(s=3\)
SGD训练的最小批量：\(50\)
词向量：用 word2vec 预训练，\(k=300\)
训练过程中，不断检查验证集的性能，并选择最高精度的权重进行最终评估

3.2 实验结果

不同的参数设置下的实验结果

3.3 对比CNN与RNN

Problem with comparison?

Dropout 提供了 \(2 - 4 \%\) 的精度改进
但几个比较系统没有使用 Dropout，并可能从它获得相同的收益

仍然被视为一个简单架构的显著结果
与我们在前几节课中描述的窗口和 RNN 架构的不同之处：池化、许多过滤器和 Dropout
这些想法中有的可以被用在 RNNs 中

3.4 模型对比

Model comparison: Our growing toolkit

词袋模型 / Bag of Vectors：对于简单的分类问题，这是一个非常好的基线。特别是如果后面有几个 ReLU 层 (See paper: Deep Averaging Networks)

词窗分类 / Window Model：对于不需要广泛上下文的问题 (即适用于 local 问题)，适合单字分类。例如 POS、NER

卷积神经网络 / CNN：适合分类，较短的短语需要零填充，难以解释，易于在 gpu 上并行化

循环神经网络 / RNN：从左到右的认知更加具有可信度，不适合分类 (如果只使用最后一种状态)，比 CNNs 慢得多，适合序列标记和分类以及语言模型，结合注意力机制时非常棒

补充讲解

RNN对序列标记和分类之类的事情有很好的效果，以及语言模型预测下一个单词，并且结合注意力机制会取得很好的效果，但是对于某个句子的整体解释，CNN做的是更好的

3.5 跳接结构应用

Gated units used vertically

我们在 LSTMs 和 GRUs 中看到的门/跳接是一个普遍的概念，现在在很多地方都使用这个概念
你还可以使用 **纵向** 的门
实际上，关键的概念——用快捷连接对候选更新求和——是非常深的网络工作所需要的

Note：添加它们时，请将 \(x\) 填充成conv一样的维度，再求和

3.6 批归一化BatchNorm

Batch Normalization (BatchNorm)

常用于 CNNs
通过将激活量缩放为零均值和单位方差，对一个 mini-batch 的卷积输出进行变换
- 这是统计学中熟悉的 Z-transform
- 但在每组 mini-batch 都会更新，所以波动的影响不大

使用 BatchNorm 使模型对参数初始化的敏感程度下降，因为输出是自动重新标度的
- 也会让学习率的调优更简单，模型的训练会更加稳定
PyTorch：nn.BatchNorm1d

3.7 1x1卷积

1 x 1 Convolutions

1x1的卷积有作用吗？是的。

1x1 卷积，即网络中的 Network-in-network (NiN) connections，是内核大小为1的卷积内核
1x1 卷积提供了一个跨通道的全连接的线性层
它可以用于从多个通道映射到更少的通道
1x1 卷积添加了额外的神经网络层，附加的参数很少
- 与全连接 (FC) 层不同——全连接(FC)层添加了大量的参数

3.8 CNN 应用：机器翻译

CNN 应用：机器翻译

最早成功的神经机器翻译之一
使用CNN进行编码，使用RNN进行解码
Kalchbrennerand Blunsom(2013) Recurrent Continuous Translation Models

3.9 #论文解读# Learning Character-level Representations for Part-of-Speech Tagging

#论文解读# Learning Character-level Representations for Part-of-Speech Tagging

对字符进行卷积以生成单词嵌入
固定窗口的词嵌入被用于 POS 标签

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

#论文解读# Character-Aware Neural Language Models

基于字符的单词嵌入
利用卷积、highway network 和 LSTM

4.深度CNN用于文本分类

4.1 深度卷积网络用于文本分类

深度卷积网络用于文本分类

起始点：序列模型 (LSTMs) 在 NLP 中占主导地位；还有CNNs、注意力等等，但是所有的模型基本上都不是很深入——不像计算机视觉中的深度模型
当我们为 NLP 构建一个类似视觉的系统时会发生什么
从字符级开始工作

4.2 VD-CNN 结构

VD-CNN 结构

整个系统和视觉神经网络模型中的 VGG 和 ResNet 结构有点像

不太像一个典型的深度学习 NLP 系统

结果是固定大小，因为文本被截断或者填充成统一长度了

每个阶段都有局部池化操作，特征数量 double

4.3 VD-CNN的卷积模块

Convolutional block in VD-CNN

每个卷积块是两个卷积层，每个卷积层后面是 BatchNorm 和一个 ReLU
卷积大小为 3
pad 以保持 (或在局部池化时减半) 维数

4.4 实验结果

实验结果

使用大文本分类数据集
- 比 NLP 中经常使用的小数据集大得多，如Yoon Kim(2014) 的论文

补充讲解

以上数据均为错误率，所以越低越好
深度网络会取得更好的结果，残差层取得很好的结果，但是深度再深时并未取得效果提升
实验表明使用 MaxPooling 比 KMaxPooling 和使用 stride 的卷积的两种其他池化方法要更好
ConvNets 可以帮助我们建立很好的文本分类系统

实验结果

4.5 RNNs比较慢

RNNs比较慢

RNNs 是深度 NLP 的一个非常标准的构建块
但它们的并行性很差，因此速度很慢
想法：取 RNNs 和 CNNs 中最好且可并行的部分

5.Q-RNN模型

5.1 Quasi-Recurrent Neural Network

Quasi-Recurrent Neural Network

努力把两个模型家族的优点结合起来
时间上并行的卷积，卷积计算候选，遗忘门和输出门

\[\begin{aligned} \mathbf{z}_{t} &=\tanh \left(\mathbf{W}_{z}^{1} \mathbf{x}_{t-1}+\mathbf{W}_{z}^{2} \mathbf{x}_{t}\right) \\ \mathbf{f}_{t} &=\sigma\left(\mathbf{W}_{f}^{1} \mathbf{x}_{t-1}+\mathbf{W}_{f}^{2} \mathbf{x}_{t}\right) \\ \mathbf{o}_{t} &=\sigma\left(\mathbf{W}_{o}^{1} \mathbf{x}_{t-1}+\mathbf{W}_{o}^{2} \mathbf{x}_{t}\right) \end{aligned} \]

\[\begin{aligned} \mathbf{Z} &=\tanh \left(\mathbf{W}_{z} * \mathbf{X}\right) \\ \mathbf{F} &=\sigma\left(\mathbf{W}_{f} * \mathbf{X}\right) \\ \mathbf{O} &=\sigma\left(\mathbf{W}_{o} * \mathbf{X}\right) \end{aligned} \]

跨通道并行性的逐元素的门控伪递归是在池化层中完成的

\[\mathbf{h}_{t}=\mathbf{f}_{t} \odot \mathbf{h}_{t-1}+\left(1-\mathbf{f}_{t}\right) \odot \mathbf{z}_{t} \]

5.2 Q-RNN 实验：语言模型

Q-RNN 实验：语言模型

5.3 Q-RNNs：情感分析

Q-RNNs：情感分析

通常比 LSTMs 更好更快
可解释更好

5.4 QRNN 的限制

QRNN 的限制

对于字符级的 LMs 并不像 LSTMs 那样有效
- 建模时遇到的更长的依赖关系问题

通常需要更深入的网络来获得与 LSTM 一样好的性能
- 当它们更深入时，速度仍然更快
- 有效地使用深度作为真正递归的替代

5.5 RNN的缺点&Transformer提出的动机

RNN的缺点&Transformer提出的动机

我们希望能够并行加速，但 RNN 是串行的

尽管 GRUs 和 LSTMs，RNNs 通过注意力机制可以捕捉到长时依赖，但随着序列增长，需要计算的路径也在增长

如果注意力机制本身可以让我们关注任何位置的信息，可能我们不需要 RNN？

6.视频教程

可以点击 B站查看视频的【双语字幕】版本

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