一文看懂Encoder-Decoder和Seq2Seq

Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。

本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention

 

什么是 Encoder-Decoder ?

Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。

Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路:

将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。

Encoder 又称作编码器。它的作用就是「将现实问题转化为数学问题」

Encoder将现实问题转化为数学问题

Decoder 又称作解码器,他的作用是「求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案」

Decoder求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案

把 2 个环节连接起来,用通用的图来表达则是下面的样子:

图解Encoder-Decoder

关于 Encoder-Decoder,有2 点需要说明:

  1. 不论输入和输出的长度是什么,中间的「向量 c」 长度都是固定的(这也是它的缺陷,下文会详细说明)
  2. 根据不同的任务可以选择不同的编码器和解码器(可以是一个 RNN ,但通常是其变种 LSTM 或者 GRU

只要是符合上面的框架,都可以统称为 Encoder-Decoder 模型。说到 Encoder-Decoder 模型就经常提到一个名词—— Seq2Seq。

 

什么是 Seq2Seq?

Seq2Seq(是 Sequence-to-sequence 的缩写),就如字面意思,输入一个序列,输出另一个序列。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。例如下图:

如上图:输入了 6 个汉字,输出了 3 个英文单词。输入和输出的长度不同。

Seq2Seq 的由来

在 Seq2Seq 框架提出之前,深度神经网络在图像分类等问题上取得了非常好的效果。在其擅长解决的问题中,输入和输出通常都可以表示为固定长度的向量,如果长度稍有变化,会使用补零等操作。

然而许多重要的问题,例如机器翻译、语音识别、自动对话等,表示成序列后,其长度事先并不知道。因此如何突破先前深度神经网络的局限,使其可以适应这些场景,成为了13年以来的研究热点,Seq2Seq框架应运而生。

「Seq2Seq」和「Encoder-Decoder」的关系

Seq2Seq(强调目的)不特指具体方法,满足「输入序列、输出序列」的目的,都可以统称为 Seq2Seq 模型。

而 Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型(强调方法)的范畴。

总结一下的话:

  • Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴
  • Seq2Seq 更强调目的,Encoder-Decoder 更强调方法

 

Encoder-Decoder 有哪些应用?

Encoder-Decoder的一些应用

机器翻译、对话机器人、诗词生成、代码补全、文章摘要(文本 – 文本)

「文本 – 文本」 是最典型的应用,其输入序列和输出序列的长度可能会有较大的差异。

Google 发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

Seq2Seq应用:机器翻译

语音识别(音频 – 文本)

语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。

Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-Sequence Models for Speech Recognition

Seq2Seq应用:语音识别

图像描述生成(图片 – 文本)

通俗的讲就是「看图说话」,机器提取图片特征,然后用文字表达出来。这个应用是计算机视觉和 NLP 的结合。

图像描述生成的论文《Sequence to Sequence – Video to Text

Seq2Seq应用:图像描述生成

 

Encoder-Decoder 的缺陷

上文提到:Encoder(编码器)和 Decoder(解码器)之间只有一个「向量 c」来传递信息,且 c 的长度固定。

为了便于理解,我们类比为「压缩-解压」的过程:

将一张 800X800 像素的图片压缩成 100KB,看上去还比较清晰。再将一张 3000X3000 像素的图片也压缩到 100KB,看上去就模糊了。

Encoder-Decoder的缺点:输入过长会损失信息

Encoder-Decoder 就是类似的问题:当输入信息太长时,会丢失掉一些信息。

 

Attention 解决信息丢失问题

Attention 机制就是为了解决「信息过长,信息丢失」的问题。

Attention 模型的特点是 Eecoder 不再将整个输入序列编码为固定长度的「中间向量 C」 ,而是编码成一个向量的序列。引入了 AttentionEncoder-Decoder 模型如下图:

图解attention

这样,在产生每一个输出的时候,都能够做到充分利用输入序列携带的信息。而且这种方法在翻译任务中取得了非常不错的成果。

Attention 是一个很重要的知识点,想要详细了解 Attention,请查看《一文看懂 Attention(本质原理+3大优点+5大类型)

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