Stateoftheart Natural Language Generation Techniques by
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自然语言生成（Natural Language Generation，NLU）是指从计算机数据生成自然语言形式的过程。它包括文本生成、机器翻译、问答系统、对话系统等多种应用。在当下这个信息化时代，生成自然语言的能力是十分重要的。因此，对于该领域的研究工作量和技术水平已经越来越高。 近年来，自动生成语言的技术已经取得了极大的进步。深度学习技术与强化学习技术的结合已经可以实现一些比较复杂的任务。其中，基于Transformer结构的Seq2seq模型已经在NLP中取得了良好的效果。Transformer结构不仅提升了训练速度和效率，还能够解决长距离依赖的问题。同时，通过预训练方法、注意力机制、条件随机场等技术，可以有效地掌握全局的信息。 基于Transformer的Seq2seq模型已经广泛用于NLU任务中。这里，我们将介绍以下最新的自然语言生成技术：
1) GPT-2: 使用了变体的Transformer结构，在一定规模的数据上已经获得了非常好的效果。
2) T5: 通过将Transformer块与不同的注意力机制相结合，提升了文本生成质量。
3) BART: 在GPT-2基础上进行了改进，利用BERT的语言模型进行语言模型训练，并且添加了下游任务训练，通过掌握语法和上下文信息，在大规模数据集上获得了更好的性能。
4) PEGASUS: 是一种用注意力机制来解码文本序列的方法。相比于传统的指针网络，PEGASUS引入了一个可学习的位置编码矩阵，来处理源序列中的位置偏移。
5) CTRL: 是一种无监督的文本生成模型，利用预训练语言模型和GAN（Generative Adversarial Network）对文本进行建模。
6) XLNet: 使用了预训练语言模型的Transformer结构，它采用分层编码的方式，允许模型学习到长距离依赖。
7) Reformer: 使用了自回归模块（Self-Attention with Feedforward networks），它在计算上比LSTM等RNN网络快得多。
8) ProphetNet: 是一种利用卷积神经网络（CNNs）处理输入序列的语言模型，其特点是通过预测未来单词来处理长期依赖关系。
这些技术都具有很高的实用价值，能够给用户带来惊喜的效果。但要掌握这些技术，需要较高的知识储备、技术能力和时间投入。
2.NLP相关的术语
为了让大家更好的理解本文的内容，以下是NLP领域的一些术语的定义。
词嵌入(Word Embedding)
词嵌入是NLP中一个最基本且重要的概念。它表示每个单词被编码成一个固定维度的向量空间。词嵌入能够帮助我们快速、方便地找到相似或相关的单词。 例如：“apple”和“banana”都可以用相同的词嵌入表示。假设我们有一组单词：
- “The quick brown fox jumps over the lazy dog.” 我们可以使用word embedding算法将这些单词编码成一个向量空间：
[
[0.4, 0.2, -0.3], # The
[0.1, -0.5, 0.9], # quick
[-0.2, 0.8, -0.4] # brown
...
]
代码解读如此，我们就可以将每一个单词映射成为一个固定长度的向量，并能够进行相似性检索。
Seq2seq模型
Seq2seq模型是NLP中一个基础的模型。它是一个标准的encoder-decoder结构。通常情况下，Seq2seq模型由两个部分组成：Encoder和Decoder。
- Encoder负责将输入序列编码成一个固定大小的向量表示。
- Decoder则会根据Encoder输出的向量表示生成目标序列的单词。
如下图所示：
Seq2seq模型能够接受不同类型的输入。比如，图像输入可以通过CNN来提取特征；文本输入也可以转换成向量表示。
Attention Mechanism
Attention Mechanism是NLP中另一个重要的技术。Attention Mechanism能够帮助模型对输入进行重视，并选择性地关注不同输入的信息。主要分为两类：
Content-based Attention
Content-based Attention是一种简单而有效的方法。它的思想是通过计算输入序列的隐含状态与输出序列的隐含状态之间的关系来确定权重。具体流程如下：
- 首先，计算输入序列和输出序列的隐含状态。
- 然后，使用某个函数计算两者之间的关系。
- 将关系作为权重，乘以输入序列的隐含状态，得到最终的输出。 举个例子：
输入：
"The quick brown fox."
代码解读输出：
"jumped over the lazy dog."
代码解读假设我们有一个神经网络f(\cdot)，它的隐藏层状态可以用来衡量词语之间的相似程度：
>>> x = "quick brown"
>>> y = "fox jumped over lazy dog"
>>> score = f(x)^T * f(y) # 计算两者的隐含状态之间的关系
代码解读接着，使用softmax函数将score转换成权重：
weight = softmax([score])
final_output = weight^T * f(x) + (1-weight)^T * f(y) # 计算输出序列的隐含状态
代码解读Pointer Networks
Pointer Networks是另一种重视位置信息的Attention Mechanism。它的思路是，根据Encoder输出的隐含状态，结合当前的输出序列，来决定哪些位置需要重点关注。具体流程如下：
- 使用某种函数计算输入序列的隐含状态。
- 根据当前的输出序列，生成相应的指针向量。
- 使用指针向量，乘以输入序列的隐含状态，得到最终的输出。
指针向量是一个张量，它的第i行代表着指向第i个元素的指针。如果第j个指针指向了第k个元素，那么对应的第j个行就会置为1，否则设置为0。
举个例子：
输入：
"The quick brown fox."
代码解读输出：
"[PAD] the lazy dog jumped. [EOS]"
代码解读假设我们的词汇表大小为4，[PAD]表示填充符号，[EOS]表示句子结束符号。假设当前的隐含状态是：
h = [
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], # The
[0.5, 0.6, 0.7, 0.8], # quick
[0.9, 0.1, 0.2, 0.3] # brown
...
]
代码解读假设当前的输出序列是：
"[PAD] the lazy dog [UNK] [UNK]. [EOS]"
代码解读我们的指针向量可能是：
p = [
[[1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., 0.],
[1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]]
...
]
代码解读最后，我们计算输出序列的隐含状态：
context = p^T * h # 求出context向量
final_output = context # final_output就是输出序列的隐含状态
代码解读这样，就完成了一步步的Pointer Networks操作。
以上就是自然语言生成相关的一些术语和概念。
3.Core Algorithms and Operation Steps
GPT-2
GPT-2是一个基于Transformer的语言模型，它的关键创新之处在于：
- GPT-2用变体的Transformer结构来建立模型，增加模型的表达能力。
- 它采用了一个预训练阶段，而不是像BERT一样直接训练模型。
- 用预训练语言模型可以让模型学习到长距离依赖。
Architecture of GPT-2
GPT-2的架构如图所示：
GPT-2有两套架构。第一套架构是GPT-2模型的原始版本，第二套架构是面向任务的版本。
- 原始版的GPT-2模型是Transformer-XL的变种。它的模型结构和编码器、解码器完全相同，只不过Decoder里多了Self-Attention层。
- 面向任务的GPT-2模型使用了多个不同的头部来处理不同的任务。它有四个任务预训练：语言模型任务、阅读理解任务、文本分类任务、语音合成任务。 两种架构都采用类似的模块：
- Embeddings层：把文本编码成向量表示。
- Transformer块：包括多头注意力、残差连接和LayerNorm层。
- Positional Encoding层：加入位置信息。
- Dropout层：随机丢弃掉一些中间结果，防止过拟合。
Pretraining Objectives in GPT-2
为了训练GPT-2，作者使用了一系列的预训练任务。这些任务主要有：
- 语言模型任务：用来训练模型的语言生成能力。
- 对抗训练任务：用来模仿训练数据分布。
- 反向文本摘要任务：用来训练模型的文本摘要能力。
- 计算语言模型任务：用来训练模型的计算语言模型能力。
- 预测任务：用来训练模型的预测能力。 GPT-2在预训练阶段，将所有的任务一起训练。
Training Procedure of GPT-2
GPT-2的训练采取的是异步SGD。其训练过程如下：
- 随机初始化模型参数。
- 从训练数据中随机采样一个批次的数据，送入模型进行预训练。
- 更新模型的参数。
- 重复2-3步，直到训练完毕。
为了提高训练效率，GPT-2采用了三级结构：
- 低级任务：语言模型任务、对抗训练任务、反向文本摘要任务和计算语言模型任务。
- 中级任务：预测任务。
- 高级任务：读取理解任务、文本分类任务、语音合成任务。
Details on Language Modeling Task in GPT-2
Data Preprocessing for Language Modeling Task
GPT-2的语言模型任务的训练数据是一段文本序列，其中每个单词用空格隔开。GPT-2首先会对输入做一些预处理操作。
- 移除文档前面的内容：由于GPT-2的输入不是整篇文档，所以需要将输入文档前面的内容去除掉。
- 插入特殊标记：在输入序列的首尾插入特殊标记，用于后续的训练。
- 切分数据集：将数据集按照单词数目划分成若干子集。每个子集都是等长的，从而减少数据集的大小。
- 生成训练数据：为每个子集生成对应的训练数据。每个训练数据包括输入序列和标签序列。输入序列是一个序列，标签序列也是同一个序列，但是标签序列除了最后一个元素以外，其他元素都被替换成特殊的[MASK]标记。
Loss Function for Language Modeling Task
GPT-2的语言模型任务的损失函数是计算Cross-Entropy。计算的时候只考虑与[MASK]标记对应的元素。因为实际上不需要知道标签序列中的[MASK]位置对应什么单词，而只需要确保模型输出的概率分布能生成出正确的单词。 另外，GPT-2的损失函数还包括正则项，旨在鼓励模型避免产生过大的梯度，以免模型过拟合。
Gradients Clipping for Language Modeling Task
为了防止梯度爆炸，GPT-2会对所有参数的梯度都进行裁剪。裁剪的阈值设置为0.2。
Details on Text Summarization Task in GPT-2
Data Preprocessing for Text Summarization Task
GPT-2的文本摘要任务的训练数据包括原文和摘要两部分。
- 拼接输入：将原文和摘要拼接在一起。
- 过滤掉不需要的单词：摘要中的冠词、介词、连词等等都会影响摘要的有效性。
- 切分数据集：将数据集按照单词数目的统计分布划分成若干子集。每个子集是完整的，包含摘要的起始和终止标记。
- 生成训练数据：为每个子集生成对应的训练数据。每个训练数据包括输入序列和标签序列。输入序列是一个序列，标签序列是一个序列，但是标签序列只有最后一个元素，其余的元素都被替换成特殊的[CLS]标记。
Loss Function for Text Summarization Task
GPT-2的文本摘要任务的损失函数是计算MSELoss。计算的时候只考虑与[CLS]标记对应的元素。因为实际上不需要知道标签序列中的[CLS]位置对应什么单词，只需要确保模型输出的概率分布能生成出一个摘要。
Gradients Clipping for Text Summarization Task
为了防止梯度爆炸，GPT-2会对所有参数的梯度都进行裁剪。裁剪的阈值设置为0.2。
Evaluation Metrics for GPT-2
GPT-2的评估指标是评估模型生成的摘要的准确率。准确率计算方法如下：
- 如果摘要的第一个词和原始摘要的第一个词相同，那么算作正确。
- 否则，判断整个摘要是否和原始摘要的开始部分匹配。
- 准确率等于正确匹配的摘要个数除以测试数据的数量。
4.Code Examples and Explanations
Python Example of Using GPT-2
import torch from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt') outputs = model(input_ids, labels=input_ids) loss, logits = outputs[:2]
generated_sequence = model.generate(input_ids)[0][len(input_ids):].tolist() print("Generated Sequence:", tokenizer.decode(generated_sequence))