机器之心原创
编辑：陈萍
在进行 NLP 模型训练前，请先选择一个好的特征提取器。
在上一篇文章中我们介绍了自然语言处理的基础问题——文本预处理的常用步骤。本文将进阶讲述特征提取方面的相关算法。
如果用一句话总结目前 NLP 在特征提取方面的发展趋势，那就是「RNN 明日黄花，正如夕阳产业，慢慢淡出舞台；CNN 老骥伏枥，志在千里，如果继续优化，还可能会大放异彩；Transformer 可谓如日中天，在特征提取方面起着中流砥柱的作用」。至于将来，又会有什么算法代替 Transformer，成为特征提取界的新晋宠儿。我想一时半会儿可能不会那么快，毕竟算法开发可是个很漫长的过程。
现在我们就来探究一下，在 NLP 特征提取方面，算法是怎样做到一浪更比一浪强的。
RNN（循环神经网络）
RNN 与 CNN（卷积神经网络）的关键区别在于，它是个序列的神经网络，即前一时刻的输入和后一时刻的输入是有关系的。
RNN 结构
下图是一个简单的循环神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。
RNN 的主要特点在于 w 带蓝色箭头的部分。输入层为 x，隐藏层为 s，输出层为 o。U 是输入层到隐藏层的权重，V 是隐藏层到输出层的权重。隐藏层的值 s 不仅取决于当前时刻的输入 x，还取决于上一时刻的输入。权重矩阵 w 就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。下图为具有多个输入的循环神经网络的示意图：
从上图可以看出，Sn 时刻的值和上一时刻 Sn-1 时刻的值相关。将 RNN 以时间序列展开，可得到下图：
RNN 自引入 NLP 后，就被广泛应用于多种任务。但是在实际应用中，RNN 常常出现各种各样的问题。因为该算法是采用线性序列结构进行传播的，这种方式给反向传播优化带来了困难，容易导致梯度消失以及梯度爆炸等问题。
此外，RNN 很难具备高效的并行计算能力，工程落地困难。因为 t 时刻的计算依赖 t-1 时刻的隐层计算结果，而 t-1 时刻的结果又依赖于 t-2 时刻的隐层计算结果……，因此用 RNN 进行自然语言处理时，只能逐词进行，无法执行并行运算。
为了解决上述问题，后来研究人员引入了 LSTM 和 GRU，获得了很好的效果。
而 CNN 和 Transformer 不存在这种序列依赖问题，作为后起之秀，它们在应用层面上弯道超车 RNN。
CNN（卷积神经网络）
CNN 不仅在计算机视觉领域应用广泛，在 NLP 领域也备受关注。
从数据结构上来看，CNN 输入数据为文本序列，假设句子长度为 n，词向量的维度为 d，那么输入就是一个 n×d 的矩阵。显然，该矩阵的行列「像素」之间的相关性是不一样的，矩阵的同一行为一个词的向量表征，而不同行表示不同的词。
要让卷积网络能够正常地「读」出文本，我们就需要使用一维卷积。Kim 在 2014 年首次将 CNN 用于 NLP 任务中，其网络结构如下图所示：
从图中可以看到，卷积核大小会对输出值的长度有所影响。但经过池化之后，可映射到相同的特征长度（如上图中深红色卷积核是 4 × 5，对于输入值为 7 × 5 的输入值，卷积之后的输出值就是 4 × 1，最大池化之后就是 1 × 1；深绿色的卷积核是 3 × 5，卷积之后的输出值是 5 × 1，最大池化之后就是 1 × 1）。之后将池化后的值进行组合，就得到 5 个池化后的特征组合。
这样做的优点是：无论输入值的大小是否相同（由于文本的长度不同，输入值不同），要用相同数量的卷积核进行卷积，经过池化后就会获得相同长度的向量（向量的长度和卷积核的数量相等），这样接下来就可以使用全连接层了（全连接层输入值的向量大小必须一致）。
特征提取过程
卷积的过程就是特征提取的过程。一个完整的卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等，各层之间相互关联。
而在卷积层中，卷积核具有非常重要的作用，CNN 捕获到的特征基本上都体现在卷积核里了。卷积层包含多个卷积核，每个卷积核提取不同的特征。以单个卷积核为例，假设卷积核的大小为 d×k，其中 k 是卷积核指定的窗口大小，d 是 Word Embedding 长度。卷积窗口依次通过每一个输入，它捕获到的是单词的 k-gram 片段信息，这些 k-gram 片段就是 CNN 捕获到的特征，k 的大小决定了 CNN 能捕获多远距离的特征。
卷积层之后是池化层，我们通常采用最大池化方法。如下图所示，执行最大池化方法时，窗口的大小是 2×2，使用窗口滑动，在 2×2 的区域上保留数值最大的特征，由此可以使用最大池化将一个 4×4 的特征图转换为一个 2*2 的特征图。这里我们可以看出，池化起到了降维的作用。
最后通过非线性变换，将输入转换为某个特定值。随着卷积的不断进行，产生特征值，形成特征向量。之后连接全连接层，得到最后的分类结果。
但 CNN 网络也存在缺点，即网络结构不深。它只有一个卷积层，无法捕获长距离特征，卷积层做到 2 至 3 层，就没法继续下去。再就是池化方法，文本特征经过卷积层再经过池化层，会损失掉很多位置信息。而位置信息对文本处理来说非常重要，因此需要找到更好的文本特征提取器。
Transformer
Transformer 是谷歌大脑 2017 年论文《Attentnion is all you need》中提出的 seq2seq 模型，现已获得了大范围扩展和应用。而应用的方式主要是：先预训练语言模型，然后把预训练模型适配给下游任务，以完成各种不同任务，如分类、生成、标记等。
Transformer 弥补了以上特征提取器的缺点，主要表现在它改进了 RNN 训练速度慢的致命问题，该算法采用 self-attention 机制实现快速并行；此外，Transformer 还可以加深网络深度，不像 CNN 只能将模型添加到 2 至 3 层，这样它能够获取更多全局信息，进而提升模型准确率。
Transformer 结构
首先，我们来看 Transformer 的整体结构，如下是用 Transformer 进行中英文翻译的示例图：
我们可以看到，Transformer 由两大部分组成：编码器（Encoder） 和解码器（Decoder），每个模块都包含 6 个 block。所有的编码器在结构上都是相同的，负责把自然语言序列映射成为隐藏层，它们含有自然语言序列的表达式，但没有共享参数。然后解码器把隐藏层再映射为自然语言序列，从而解决各种 NLP 问题。
就上述示例而言，具体的实现可以分如下三步完成：
第一步：获取输入单词的词向量 X，X 由词嵌入和位置嵌入相加得到。其中词嵌入可以采用 Word2Vec 或 Transformer 算法预训练得到，也可以使用现有的 Tencent_AILab_ChineseEmbedding。
由于 Transformer 模型不具备循环神经网络的迭代操作，所以我们需要向它提供每个词的位置信息，以便识别语言中的顺序关系，因此位置嵌入非常重要。模型的位置信息采用 sin 和 cos 的线性变换来表达：
PE（pos,2i）=sin(pos/100002i/d) PE (pos,2i 1)=cos(pos/100002i/d)
其中，pos 表示单词在句子中的位置，比如句子由 10 个词组成，则 pos 表示 [0-9] 的任意位置，取值范围是 [0,max sequence]；i 表示词向量的维度，取值范围 [0,embedding dimension]，例如某个词向量是 256 维，则 i 的取值范围是 [0-255]；d 表示 PE 的维度，也就是词向量的维度，如上例中的 256 维；2i 表示偶数的维度（sin）；2i 1 表示奇数的维度（cos）。
以上 sin 和 cos 这组公式，分别对应 embedding dimension 维度一组奇数和偶数的序号的维度，例如，0,1 一组，2,3 一组。分别用上面的 sin 和 cos 函数做处理，从而产生不同的周期性变化，学到位置之间的依赖关系和自然语言的时序特性。
第二步：将第一步得到的向量矩阵传入编码器，编码器包含 6 个 block ，输出编码后的信息矩阵 C。每一个编码器输出的 block 维度与输入完全一致。
第三步：将编码器输出的编码信息矩阵 C 传递到解码器中，解码器会根据当前翻译过的单词 1~ i 依次翻译下一个单词 i 1，如下图所示：
Self-Attention 机制
下图展示了 Self-Attention 的结构。在计算时需要用到 Q(查询), K(键值), V(值)。在实践中，Self-Attention 接收的是输入（单词表示向量 x 组成的矩阵 X）或者上一个 Encoder block 的输出。而 Q, K, V 正是基于 Self-Attention 的输入进行线性变换得到的。
那么 Self-Attention 如何实现呢？
让我们来看一个具体的例子（以下示例图片来自博客 https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/）。
假如我们要翻译一个词组 Thinking Machines，其中 Thinking 的词向量用 x1 表示，Machines 的词向量用 x2 表示。
当处理 Thinking 这个词时，需要计算它与所有词的 attention Score，将当前词作为 query，去和句子中所有词的 key 匹配，得出相关度。用 q1 代表 Thinking 对应的 query vector，k1 及 k2 分别代表 Thinking 和 Machines 的 key vector。在计算 Thinking 的 attention score 时，需要先计算 q1 与 k1 及 k2 的点乘，同理在计算 Machines 的 attention score 时也需要计算 q_2 与 k1 及 k2 的点乘。如上图得到了 q1 与 k1 及 k2 的点乘，然后进行尺度缩放与 softmax 归一化，得到：
显然，当前单词与其自身的 attention score 最大，其他单词根据与当前单词的重要程度得到相应的 score。然后再将这些 attention score 与 value vector 相乘，得到加权的向量。
如果将输入的所有向量合并为矩阵形式，则所有 query, key, value 向量也可以合并为矩阵形式表示。以上是一个单词一个单词的输出，如果写成矩阵形式就是 Q*K，经过矩阵归一化直接得到权值。
总结
RNN 在并行计算方面存在严重缺陷，但其线性序列依赖性非常适合解决 NLP 任务，这也是为何 RNN 一引入 NLP 就很快流行起来的原因。但是也正是这一线性序列依赖特性，导致它在并行计算方面要想获得质的飞跃，近乎是不可能完成的任务。而 CNN 网络具有高并行计算能力，但结构不能做深，因而无法捕获长距离特征。现在看来，最好的特征提取器是 Transformer，在并行计算能力和长距离特征捕获能力等方面都表现优异。
在之后的文章中，我们将继续介绍 NLP 领域的相关内容，敬请期待。
参考链接：
http://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf
https://www.sohu.com/a/299824613_814235
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30844905
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1651219987457222196&wfr=spider&for=pc
https://www.cnblogs.com/sandwichnlp/p/11612596.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280
https://www.jianshu.com/p/d2df894700bf
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