要是關(guān)注深度學(xué)習(xí)在自然語言處理方面的研究進(jìn)展，我相信你一定聽說過Attention Model（后文有時(shí)會簡稱AM模型）這個(gè)詞。AM模型應(yīng)該說是過去一年來NLP領(lǐng)域中的重要進(jìn)展之一，在很多場景被證明有效。聽起來AM很高大上，其實(shí)它的基本思想是相當(dāng)直觀簡潔的。

Encoder-Decoder框架

本文只談?wù)勎谋咎幚眍I(lǐng)域的AM模型，在圖片處理或者（圖片-圖片標(biāo)題）生成等任務(wù)中也有很多場景會應(yīng)用AM模型，但是我們此處只談文本領(lǐng)域的AM模型，其實(shí)圖片領(lǐng)域AM的機(jī)制也是相同的。

要提文本處理領(lǐng)域的AM模型，就不得不先談Encoder-Decoder框架，因?yàn)槟壳敖^大多數(shù)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的AM模型是附著在Encoder-Decoder框架下的，當(dāng)然，其實(shí)AM模型可以看作一種通用的思想，本身并不依賴于Encoder-Decoder模型，這點(diǎn)需要注意。

Encoder-Decoder框架可以看作是一種文本處理領(lǐng)域的研究模式，應(yīng)用場景異常廣泛，本身就值得非常細(xì)致地談一下，但是因?yàn)楸疚牡淖⒁饬裹c(diǎn)在AM模型，所以此處我們就只談一些不得不談的內(nèi)容，詳細(xì)的Encoder-Decoder模型以后考慮專文介紹。

下圖是文本處理領(lǐng)域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一種表示：

圖1：抽象的Encoder-Decoder框架

Encoder-Decoder框架可以這么直觀地去理解：可以把它看作適合處理由一個(gè)句子（或篇章）生成另外一個(gè)句子（或篇章）的通用處理模型。對于句子對，我們的目標(biāo)是給定輸入句子X，期待通過Encoder-Decoder框架來生成目標(biāo)句子Y。X和Y可以是同一種語言，也可以是兩種不同的語言。而X和Y分別由各自的單詞序列構(gòu)成：

Encoder顧名思義就是對輸入句子X進(jìn)行編碼，將輸入句子通過非線性變換轉(zhuǎn)化為中間語義表示C：

對于解碼器Decoder來說，其任務(wù)是根據(jù)句子X的中間語義表示C和之前已經(jīng)生成的歷史信息y1,y2….yi-1來生成i時(shí)刻要生成的單詞yi

每個(gè)yi都依次這么產(chǎn)生，那么看起來就是整個(gè)系統(tǒng)根據(jù)輸入句子X生成了目標(biāo)句子Y。

Encoder-Decoder是個(gè)非常通用的計(jì)算框架，至于Encoder和Decoder具體使用什么模型都是由研究者自己定的，常見的比如CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等，這里的變化組合非常多，而很可能一種新的組合就能攢篇論文，所以有時(shí)候科研里的創(chuàng)新就是這么簡單。比如我用CNN作為Encoder，用RNN作為Decoder，你用BiRNN做為Encoder，用深層LSTM作為Decoder，那么就是一個(gè)創(chuàng)新。所以正準(zhǔn)備跳樓的憋著勁想攢論文畢業(yè)的同學(xué)可以從天臺下來了，當(dāng)然是走下來，不是讓你跳下來，你可以好好琢磨一下這個(gè)模型，把各種排列組合都試試，只要你能提出一種新的組合并被證明有效，那恭喜你：施主，你可以畢業(yè)了。

扯遠(yuǎn)了，再拉回來。

Encoder-Decoder是個(gè)創(chuàng)新游戲大殺器，一方面如上所述，可以搞各種不同的模型組合，另外一方面它的應(yīng)用場景多得不得了，比如對于機(jī)器翻譯來說，就是對應(yīng)不同語言的句子，比如X是英語句子，Y是對應(yīng)的中文句子翻譯。再比如對于文本摘要來說，X就是一篇文章，Y就是對應(yīng)的摘要；再比如對于對話機(jī)器人來說，X就是某人的一句話，Y就是對話機(jī)器人的應(yīng)答；再比如……總之，太多了。哎，那位施主，聽老衲的話，趕緊從天臺下來吧，無數(shù)創(chuàng)新在等著你發(fā)掘呢。

Attention Model

圖1中展示的Encoder-Decoder模型是沒有體現(xiàn)出“注意力模型”的，所以可以把它看作是注意力不集中的分心模型。為什么說它注意力不集中呢？請觀察下目標(biāo)句子Y中每個(gè)單詞的生成過程如下：

其中f是decoder的非線性變換函數(shù)。從這里可以看出，在生成目標(biāo)句子的單詞時(shí)，不論生成哪個(gè)單詞，是y1,y2也好，還是y3也好，他們使用的句子X的語義編碼C都是一樣的，沒有任何區(qū)別。而語義編碼C是由句子X的每個(gè)單詞經(jīng)過Encoder 編碼產(chǎn)生的，這意味著不論是生成哪個(gè)單詞，y1,y2還是y3，其實(shí)句子X中任意單詞對生成某個(gè)目標(biāo)單詞yi來說影響力都是相同的，沒有任何區(qū)別（其實(shí)如果Encoder是RNN的話，理論上越是后輸入的單詞影響越大，并非等權(quán)的，估計(jì)這也是為何Google提出Sequence to Sequence模型時(shí)發(fā)現(xiàn)把輸入句子逆序輸入做翻譯效果會更好的小Trick的原因）。這就是為何說這個(gè)模型沒有體現(xiàn)出注意力的緣由。這類似于你看到眼前的畫面，但是沒有注意焦點(diǎn)一樣。如果拿機(jī)器翻譯來解釋這個(gè)分心模型的Encoder-Decoder框架更好理解，比如輸入的是英文句子：Tom chase Jerry，Encoder-Decoder框架逐步生成中文單詞：“湯姆”，“追逐”，“杰瑞”。在翻譯“杰瑞”這個(gè)中文單詞的時(shí)候，分心模型里面的每個(gè)英文單詞對于翻譯目標(biāo)單詞“杰瑞”貢獻(xiàn)是相同的，很明顯這里不太合理，顯然“Jerry”對于翻譯成“杰瑞”更重要，但是分心模型是無法體現(xiàn)這一點(diǎn)的，這就是為何說它沒有引入注意力的原因。沒有引入注意力的模型在輸入句子比較短的時(shí)候估計(jì)問題不大，但是如果輸入句子比較長，此時(shí)所有語義完全通過一個(gè)中間語義向量來表示，單詞自身的信息已經(jīng)消失，可想而知會丟失很多細(xì)節(jié)信息，這也是為何要引入注意力模型的重要原因。

上面的例子中，如果引入AM模型的話，應(yīng)該在翻譯“杰瑞”的時(shí)候，體現(xiàn)出英文單詞對于翻譯當(dāng)前中文單詞不同的影響程度，比如給出類似下面一個(gè)概率分布值：

（Tom,0.3）(Chase,0.2)(Jerry,0.5)

每個(gè)英文單詞的概率代表了翻譯當(dāng)前單詞“杰瑞”時(shí)，注意力分配模型分配給不同英文單詞的注意力大小。這對于正確翻譯目標(biāo)語單詞肯定是有幫助的，因?yàn)橐肓诵碌男畔?。同理，目?biāo)句子中的每個(gè)單詞都應(yīng)該學(xué)會其對應(yīng)的源語句子中單詞的注意力分配概率信息。這意味著在生成每個(gè)單詞Yi的時(shí)候，原先都是相同的中間語義表示C會替換成根據(jù)當(dāng)前生成單詞而不斷變化的Ci。理解AM模型的關(guān)鍵就是這里，即由固定的中間語義表示C換成了根據(jù)當(dāng)前輸出單詞來調(diào)整成加入注意力模型的變化的Ci。增加了AM模型的Encoder-Decoder框架理解起來如圖2所示。

圖2：引入AM模型的Encoder-Decoder框架

即生成目標(biāo)句子單詞的過程成了下面的形式：

而每個(gè)Ci可能對應(yīng)著不同的源語句子單詞的注意力分配概率分布，比如對于上面的英漢翻譯來說，其對應(yīng)的信息可能如下：

其中，f2函數(shù)代表Encoder對輸入英文單詞的某種變換函數(shù)，比如如果Encoder是用的RNN模型的話，這個(gè)f2函數(shù)的結(jié)果往往是某個(gè)時(shí)刻輸入xi后隱層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值；g代表Encoder根據(jù)單詞的中間表示合成整個(gè)句子中間語義表示的變換函數(shù)，一般的做法中，g函數(shù)就是對構(gòu)成元素加權(quán)求和，也就是常常在論文里看到的下列公式：

假設(shè)Ci中那個(gè)i就是上面的“湯姆”，那么Tx就是3，代表輸入句子的長度，h1=f(“Tom”)，h2=f(“Chase”),h3=f(“Jerry”)，對應(yīng)的注意力模型權(quán)值分別是0.6,0.2,0.2，所以g函數(shù)就是個(gè)加權(quán)求和函數(shù)。如果形象表示的話，翻譯中文單詞“湯姆”的時(shí)候，數(shù)學(xué)公式對應(yīng)的中間語義表示Ci的形成過程類似下圖：

圖3：Ci的形成過程

這里還有一個(gè)問題：生成目標(biāo)句子某個(gè)單詞，比如“湯姆”的時(shí)候，你怎么知道AM模型所需要的輸入句子單詞注意力分配概率分布值呢？就是說“湯姆”對應(yīng)的概率分布：

（Tom,0.6）(Chase,0.2)(Jerry,0.2）

是如何得到的呢？

為了便于說明，我們假設(shè)對圖1的非AM模型的Encoder-Decoder框架進(jìn)行細(xì)化，Encoder采用RNN模型，Decoder也采用RNN模型，這是比較常見的一種模型配置，則圖1的圖轉(zhuǎn)換為下圖：

圖4：RNN作為具體模型的Encoder-Decoder框架

那么用下圖可以較為便捷地說明注意力分配概率分布值的通用計(jì)算過程：

圖5：AM注意力分配概率計(jì)算

對于采用RNN的Decoder來說，如果要生成yi單詞，在時(shí)刻i，我們是可以知道在生成Yi之前的隱層節(jié)點(diǎn)i時(shí)刻的輸出值Hi的，而我們的目的是要計(jì)算生成Yi時(shí)的輸入句子單詞“Tom”、“Chase”、“Jerry”對Yi來說的注意力分配概率分布，那么可以用i時(shí)刻的隱層節(jié)點(diǎn)狀態(tài)Hi去一一和輸入句子中每個(gè)單詞對應(yīng)的RNN隱層節(jié)點(diǎn)狀態(tài)hj進(jìn)行對比，即通過函數(shù)F(hj,Hi)來獲得目標(biāo)單詞Yi和每個(gè)輸入單詞對應(yīng)的對齊可能性，這個(gè)F函數(shù)在不同論文里可能會采取不同的方法，然后函數(shù)F的輸出經(jīng)過Softmax進(jìn)行歸一化就得到了符合概率分布取值區(qū)間的注意力分配概率分布數(shù)值。圖5顯示的是當(dāng)輸出單詞為“湯姆”時(shí)刻對應(yīng)的輸入句子單詞的對齊概率。絕大多數(shù)AM模型都是采取上述的計(jì)算框架來計(jì)算注意力分配概率分布信息，區(qū)別只是在F的定義上可能有所不同。

上述內(nèi)容就是論文里面常常提到的Soft Attention Model的基本思想，你能在文獻(xiàn)里面看到的大多數(shù)AM模型基本就是這個(gè)模型，區(qū)別很可能只是把這個(gè)模型用來解決不同的應(yīng)用問題。那么怎么理解AM模型的物理含義呢？一般文獻(xiàn)里會把AM模型看作是單詞對齊模型，這是非常有道理的。目標(biāo)句子生成的每個(gè)單詞對應(yīng)輸入句子單詞的概率分布可以理解為輸入句子單詞和這個(gè)目標(biāo)生成單詞的對齊概率，這在機(jī)器翻譯語境下是非常直觀的：傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯一般在做的過程中會專門有一個(gè)短語對齊的步驟，而注意力模型其實(shí)起的是相同的作用。在其他應(yīng)用里面把AM模型理解成輸入句子和目標(biāo)句子單詞之間的對齊概率也是很順暢的想法。

當(dāng)然，我覺得從概念上理解的話，把AM模型理解成影響力模型也是合理的，就是說生成目標(biāo)單詞的時(shí)候，輸入句子每個(gè)單詞對于生成這個(gè)單詞有多大的影響程度。這種想法也是比較好理解AM模型物理意義的一種思維方式。

圖6是論文“A Neural Attention Model for Sentence Summarization”中，Rush用AM模型來做生成式摘要給出的一個(gè)AM的一個(gè)非常直觀的例子。

圖6：句子生成式摘要例子

這個(gè)例子中，Encoder-Decoder框架的輸入句子是：“russian defense minister ivanov called sunday for the creation of a joint front for combating global terrorism”。對應(yīng)圖中縱坐標(biāo)的句子。系統(tǒng)生成的摘要句子是：“russia calls for joint front against terrorism”，對應(yīng)圖中橫坐標(biāo)的句子?？梢钥闯瞿Ｐ鸵呀?jīng)把句子主體部分正確地抽出來了。矩陣中每一列代表生成的目標(biāo)單詞對應(yīng)輸入句子每個(gè)單詞的AM分配概率，顏色越深代表分配到的概率越大。這個(gè)例子對于直觀理解AM是很有幫助作用的。