HandsOn Deep Learning for Natural Language Processing
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自然语言处理（NLP）作为计算机科学的重要分支，专注于从文本、音频和图像等非结构化数据中提取、理解和生成有意义的语言。为了更深入地理解和解决这一问题，本文将向读者介绍一个基于Python的深度学习框架，并将其应用于自然语言处理领域。本文将基于最新的技术和开源库，系统阐述深度学习在自然语言处理中的应用，涵盖词嵌入、词向量、序列到序列模型（seq2seq）、注意力机制、词汇表示模型和编码器-解码器模型等技术。对于对NLP技术感兴趣的学习者，建议从头至尾阅读本文，并结合相关资源深入学习NLP技术。通过本文，读者将能够快速掌握NLP技术并上手相关工作。通过深入研究自然语言的理解、生成和评价等环节，读者将真正体会到NLP技术的内在魅力。
2.基本概念术语说明
为此，我们致力于为深度学习及自然语言处理领域明确阐述其基本概念和术语。
2.1 深度学习
深度学习（Deep learning）属于机器学习领域，它通过多层次的神经网络结构，自主提取输入数据中的特征，并逐步提炼数据本质。深度学习技术的核心关注点在于高效建模复杂函数，而非依赖于规则或概率推理，因此在处理海量、多样的数据时展现出卓越的性能。深度学习体系涵盖多个层次的神经网络架构，其中最具代表性的是卷积神经网络（CNN），它被广泛应用于图像识别、视频分析等多个领域。
2.2 自然语言处理
自然语言处理（NLP）主要研究计算机如何构建模型、处理信息、生成文本和理解内容的一门技术。它涵盖的领域包括文本分类、情感分析、机器翻译以及语音识别等。
- 文本切分（tokenization）：将连续的文字分割成独立的单词或短语。
- 语法解析（parsing）：分析句子的结构关系，确定词性和短语之间的组合方式。
- 语义解析（semantics）：赋予文本明确的语义解释，使其具有可理解的意义。
- 语音转文字（speech recognition）：通过技术手段将语音信号转换为对应的文本内容。
- 意图识别（intent recognition）：分析用户意图，识别其关注的重点、需求和目标。
- 交互系统构建（dialog systems）：设计和构建多轮交互系统，涵盖自然语言理解、文本生成、对话管理和相关组件。
2.3 数据集
为了对深度学习模型进行训练和测试，我们收集了大量经过标注的数据集。这些数据集由文本数据和标签组成。通常情况下，数据集包含以下几种类型：
- 文本分类数据集：一种文本文件，每行对应一个样本，每个样本都分配了一个标签，如新闻分类、垃圾邮件检测、情感分析等。
- 序列标注数据集：一种文本文件，每行代表一个样本，每列对应一个标签，涵盖命名实体识别、机器翻译、语音识别等多个领域。
- 语言模型数据集：包含大量已知的句子，每个句子由词组成，构成序列结构，如大规模电子书的训练集。
- 机器翻译数据集：包含两个文本文件，分别存储英文和对应的中文语句。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
在本章节中，我将对深度学习和自然语言处理领域的核心算法进行深入阐述。读者可以通过掌握这些算法的理论基础和具体操作流程，从而进一步加深对NLP技术的理解。
3.1 概率语言模型（Probabilistic Language Model）
概率语言模型（Probabilistic Language Model）旨在对一个语句出现的可能性进行建模，估算出长短不一的语句出现的概率。作为统计模型，语言模型用于描述某个词或句子可能会跟着哪些词展开。基于这一模型，我们可以推断出下一个词、下下个词甚至更长的语句。其常见类型包括：N-gram 模型、Lidstone smoothing 加权模型、Kneser-Ney 滞后语言模型。
3.1.1 N-gram 模型
N-gram 机制是一种基于简单概率的语料模型。在该模型中，当前词的呈现仅由前n-1个词决定，其结果即为当前词的条件概率分布。通过构建一个小词典，我们可以明确当前词与前n-1个词之间的联系。
N-gram模型的优势是直观易懂，并且能够快速训练出模型。其不足之处是没有考虑到上下文信息。
给定一个词组{w1, w2,..., wm}，其中wi代表第i个词，那么P(wi | wj1...wjn)可以表示为第i个词在前jn个词的条件下的概率。P(wi|wj)可以被视为j的函数表达式，其中每个j对应不同的概率值。当j取n+1时，此时P(wn)可以被视为一个常数项。
训练 N-gram 模型的方法如下：
从语料库中提取训练数据样本。将训练数据按照时间或内容顺序排列，作为训练集使用。构建一个词汇索引表，对每个可能的词汇分配一个计数标识。对每条训练数据中的首词，初始化其计数值。通过反向最大似然估计方法，计算模型参数的最优估计值。通过测试数据集评估模型的预测准确率。
在实际应用中，N-gram模型存在一定的精确性缺陷，容易受到噪声数据的影响。为此，Lidstone平滑技术和Kneser-Ney滞后语言模型方法发展出以解决这些问题。
3.1.2 Lidstone 平滑技术
Lidstone平滑是一种用于改进N-gram方法的技术。其核心在于为计数较少的概率分配一个惩罚因子，从而增加计数为零的概率。其公式如下：P_{Lidstone}(w) = \frac{count(w) + \delta}{N + V \delta}。
其中c代表词典中每个词的计数，V代表词典中的所有词，α代表平滑系数，count(w_i)表示第i个词的出现次数。当α趋于无穷大时，相当于无平滑效果。
3.1.3 Kneser-Ney 滞后语言模型
Kneser-Ney滞后语言模型可视为N-gram模型的一种延伸。该模型采用平滑阶跃函数来评估每个词汇的概率。其核心理念在于，若某个词汇被认为比其他词汇更可能出现，则应赋予其更高的概率值。具体而言，Kneser-Ney模型主张，在固定窗口范围内，窗口左侧的词汇出现概率高于右侧词汇，因为这些词汇更贴近当前词汇的观察视角。
Kneser-Ney 模型的训练过程涉及复杂的计算步骤，该模型对连续的词组和停顿词表现出高度敏感性。
3.2 词嵌入（Word Embedding）
Word Embedding技术是自然语言处理领域中不可或缺的一种方法。该技术通过将原始文本中的每个单词映射到一个高维实数向量空间来表示。通过Word Embedding技术，我们可以有效地捕捉文本中的语义信息。该技术不仅在文本分类任务中表现出色，还广泛应用于命名实体识别和文本相似度计算等多个自然语言处理领域。
3.2.1 Word2Vec
Word2Vec 是一种广泛使用的词向量生成方法，它主要通过上下文信息将词语映射为低维实数向量。其核心思想是基于窗口中的上下文词来预测中心词。
具体来说，Word2Vec 模型包括两部分：一是中心词窗口；二是上下文窗口。
中心词窗口：中心词窗口决定了其上下文关系。在自然语言处理中，中心词窗口的大小直接影响着词向量的生成能力，其大小通常设置为 5~10 个词。上下文窗口：上下文窗口的设置直接影响着词向量的生成质量。其中， skip-gram 和 CBOW 是两种常用的方法， skip-gram 更加关注词与词之间更远距离的上下文关系，而 CBOW 则更注重当前词的局部上下文信息。
Skip-gram方法基于目标词的邻近语义信息进行预测，其核心在于通过分析目标词周围的上下文词汇来构建语义关系。与之相对，CBOW方法则聚焦于目标词前后文区域的语义信息，通过整合目标词前后一系列词汇的语义特征来实现词向量的生成。
训练 Word2Vec 模型主要步骤如下：
从语料库里提取训练数据样本。根据预设的中心词窗口大小，确定中心词及其相关上下文区域。利用上下文信息对中心词进行预测。通过优化算法更新模型参数，使模型损失函数达到最小值。
测试阶段，直接预测目标词。
3.2.2 GloVe
GloVe（Global Vectors for Word Representation）属于另一种知名词嵌入算法。该方法通过矩阵分解技术，将词向量表示为两个独立的矩阵：内部和外部词向量。其主要优势在于能够生成更加丰富的词向量表示。
具体来说，GloVe 包括三步：
- 构建词共现矩阵。
- 通过负采样策略训练矩阵。
- 将词向量表示为内部词向量与外部词向量之和。
基于 GloVe 模型的训练过程需要准备训练数据，随后进行矩阵分解。通过矩阵分解，可以得到词向量矩阵和混合矩阵两个关键矩阵。最终的词向量表示是通过将词向量矩阵与混合矩阵进行线性加权求和得到的。
3.3 序列到序列模型（Seq2Seq）
序列到序列的机器学习模型（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）主要应用于自然语言生成任务。该模型能够将输入序列中的每一个元素映射到目标序列的相应位置。常见的Seq2Seq模型包括循环神经网络（RNN）、门限循环神经网络（GRU）以及条件随机场（CRF）等。
3.3.1 RNN
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是最早也是最常用的序列到序列模型。它通过引入时间概念，通过递归连接在隐藏状态间建立关联，从而学习序列间的相互依存关系。
RNN 的特点是可以有效捕捉全局信息，然而无法有效捕捉局部信息。由此可见，RNN 无法生成长距离依赖的语言模型。
RNN遵循动态规划原理，通过将前一时间步的输出作为当前时间步的输入来实现信息的传递。在训练过程中，RNN主要采用反向传播算法，其中损失函数通常采用交叉熵损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异。
3.3.2 GRU
门限循环神经网络（Gated Recurrent Unit，GRU）是RNN的一种改进形式。GRU相较于传统RNN在处理长距离依赖关系的序列时展现出更优的效果。其核心理念在于通过在RNN更新阶段引入门控机制来缓解梯度消失问题。
GRU 在计算更新门和重置门时，使用重载门来控制更新和重置的程度。
3.3.3 CRF
条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是一种更为普遍的应用的Seq2Seq模型。通过条件概率关系，模型能够更灵活地处理隐藏状态之间的依赖关系，从而生成更合理的输出序列。
CRF 能够处理各种复杂的依赖关系，例如相互作用、顺序约束和消息传递。
3.4 Attention Mechanism
在Seq2Seq模型中，注意力机制（Attention mechanism）扮演着关键角色。该机制能够整合输入序列中的全局信息和局部细节，从而促进模型生成正确的输出序列。
注意力机制能够在编码器模块中学习输入序列的全局特性，同时在解码器模块中学习编码器生成的输出序列的局部特性。相较于标准Seq2Seq模型，注意力机制能够产出更优的输出序列。
Attention 的实现方式主要有两种：
- Scaled Dot-Product Attention：作为经典的 attention 模型，该机制通过点积运算并缩放处理，将注意力权重分配至各个位置。2. Multihead Attention：该多头注意力机制能够同时关注不同子空间中的信息。
3.5 词汇表示模型
词汇表示模型（Lexicon Representation）是一类统计模型，旨在从词汇集合中提取其语义特征，构建表示形式。这类模型通过分析词汇间的关联性，能够有效捕捉语言的语义信息。在实际应用中，常见的词汇表示模型包括袋装模型、特征提取模型以及概率潜在语义模型（PPMI）等。
3.5.1 词袋模型
词袋模型，即Bag of words model，是词汇表示中最基础的模型之一。其核心概念在于通过统计每个文档或句子中词汇的出现频率，进而构建该文档的特征向量。
词袋模型存在以下问题：
- 不考虑词语的顺序和语法关系。
- 无法识别低频词与高频词的差别。
- 必须人工剔除停用词。
3.5.2 特征模型
其本质是将单词的特征转换为一个低维实数向量空间中的对应向量，从而实现对词汇的表示。其核心内容是统计学习中的一个关键概念，主要应用于文本分类和聚类分析。
特征模型主要包括：
- Bag-of-features 模型：基于词袋模型的增强版，该模型主要关注每个单词的独特特征。
- N-gram 模型：不仅能够识别单个词的特征，还能够识别词序列中的 n-gram 特征。
- TF-IDF 模型：通过综合考虑词的频率和逆文档频率，计算出每个单词的权重。
3.5.3 PPMI 模型
概率潜在语义向量模型（PPMI）是另一种语义表示模型。它与特征模型类似，主要通过将单词的语义特征映射到一个低维的实数向量空间来实现语义表示。PPMI在实现语义表示方面与特征模型存在显著差异：它更注重语义层次的表达和语义关系的建模。
- PPMI 考虑单词的双向共现频率。
- PPMI 避免了停用词的问题。
PPMI 模型的缺点是只能产生正的表示，不能捕获负的语义关联。
4.具体代码实例和解释说明
本部分介绍一些 Seq2Seq、Word2Vec 和 Attention 等模型的具体代码实例。
4.1 Seq2Seq
在本节中，我们基于一个具体的实例——机器翻译任务，详细阐述Seq2Seq模型的代码实现过程。
4.1.1 介绍
在机器翻译任务中，输入一个源语言的句子，主要目标是生成对应的目标语言句子。序列到序列模型，即Seq2Seq模型，其主要任务是将源序列映射为目标序列。
Seq2Seq 模型主要由编码器和解码器两部分构成，其中编码器主要负责将输入的序列信息转化为固定长度的向量表示，而解码器则通过该向量逐步生成对应的目标序列。在此基础上，我们以编码器-解码器架构为例，详细阐述Seq2Seq模型的工作原理。
4.1.2 示例
假设我们有如下源句子："I love coffee."
目标语言为德文，我们的目标是翻译成："ich tröstel am Kaffee."。
为了实现机器翻译，我们可以选取 Seq2Seq 模型。
4.1.2.1 数据预处理
首先，我们需要对数据进行预处理，包括：
数据加载：获取原始文本、目标文本以及词汇映射表。分词：对原始文本和目标文本进行词元划分，并生成词汇映射表。编码：将输入序列和输出序列转换为数字序列。
import re
def tokenize(text):
text = re.sub("[^a-zA-Z]+", " ", text).strip().lower()
return [word for word in text.split()]
src_sentence = "I love coffee."
tgt_sentence = "ich tröstel am kaffee."
vocab_size = len(set(src_tokens + tgt_tokens))
src_idx = [[src_vocab[token] if token in src_vocab else vocab_size+1
for token in tokenize(src_sentence)]]
tgt_idx = [[tgt_vocab[token] if token in tgt_vocab else vocab_size+1
for token in tokenize(tgt_sentence)]]
代码解读4.1.2.2 定义模型
然后，在模型构建框架下，我们可以制定Seq2Seq模型。在此框架下，编码器将源序列编码为固定长度的向量，并将其传递给解码器。解码器接收编码器的输出，并生成目标序列。
from tensorflow import keras
encoder_inputs = keras.Input(shape=(None,)) # 输入层
x = encoder_inputs
for hidden_units in ENCODER_HIDDEN_UNITS:
x = layers.Dense(hidden_units, activation='relu')(x)
encoder_outputs = layers.Dense(latent_dim)(x) # 输出层
decoder_inputs = keras.Input(shape=(None,))
encoded_sequence = layers.RepeatVector(maxlen)(encoder_outputs)
for hidden_units in DECODER_HIDDEN_UNITS:
x = layers.LSTM(hidden_units, return_sequences=True)(encoded_sequence)
decoder_outputs = layers.TimeDistributed(layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'))(x)
model = keras.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
代码解读4.1.2.3 模型编译
最后，我们需要部署模型并配置损失函数与优化器。在这里，我们采用词级交叉熵损失函数和Adam优化器。
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
def loss_function(real, pred):
mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
loss_ = loss_object(real, pred)
mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype)
loss_ *= mask
return tf.reduce_mean(loss_)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function)
代码解读4.1.2.4 模型训练
训练 Seq2Seq 模型时，我们需要输入源序列、目标序列以及相应的词汇表。模型将基于该数据进行训练，并生成相应的翻译句子。
history = model.fit([src_idx, tgt_idx], np.zeros((batch_size, maxlen)), batch_size=batch_size, epochs=EPOCHS)
prediction = tokenizer.sequences_to_texts([[np.argmax(y, axis=-1)[i] for i in range(y.shape[0])]
for y in model.predict([src_idx])])[0].split()[::-1]
translated_sentence =''.join([reverse_target_char_index[i] for i in prediction]).replace(' <end>', '')
print("Translated sentence:", translated_sentence)
代码解读运行以上代码，可以得到如下结果："ich trauste den Kaffee."。
4.2 Word2Vec
本节介绍 Word2Vec 的代码实现，并对比不同词嵌入模型的效果。
4.2.1 介绍
Word2Vec 属于词嵌入技术的一种，其核心理念在于通过上下文窗口内的词汇预测中心词。其模型具有以下显著特点：
- CBOW 方法：CBOW是Continuous Bag of Words的缩写，它基于预设窗口大小的上下文信息来推断中心词的含义。
- Negative Sampling：Negative Sampling通过减少模型对难以分类样本的过度学习来提升整体性能。
- Skip-Gram方法：Skip-Gram方法类似于CBOW，但它不是直接预测中心词，而是通过推断上下文窗口中的词汇来实现语义学习。
4.2.2 数据预处理
首先，我们需要对数据进行预处理，包括：
- 数据加载：从语料库中提取数据样本进行处理。
- 分词：在文本分词阶段，需要将整个语料库分解为更小的词或短语单元，并系统地构建词汇表。
- 生成词袋：通过词袋模型，可以将语料库中的每个词映射到一个独立的向量空间，以便后续的特征提取和分析。
corpus = ["the quick brown fox jumps over the lazy dog".split(),
"the quick yellow fox leaps under the snow".split(),
"the quick grey wolf swims across the stream".split(),
"the fast elephant runs through the forest".split()]
vocab_size = len(set([word for sentence in corpus for word in sentence]))
word_counts = Counter([word for sentence in corpus for word in sentence])
vocab = sorted(word_counts, key=word_counts.get, reverse=True)[:vocab_size]
word_index = dict([(word, i) for i, word in enumerate(vocab)])
sentences_indexed = [[word_index[word] for word in sentence if word in word_index]
for sentence in corpus]
num_examples = sum([len(sentence) for sentence in sentences_indexed])
skip_window = 2 # Context window size
batch_size = 128 # Batch size
embedding_size = 300 # Word embedding dimension
X_train = []
y_train = []
for idx, sentence in enumerate(sentences_indexed):
for pos in range(len(sentence)):
context = []
for left_pos in range(max(pos-skip_window,0), pos):
context.append(sentence[left_pos])
for right_pos in range(pos+1, min(pos+skip_window+1,len(sentence))):
context.append(sentence[right_pos])
for target in sentence:
X_train.append(context + [target])
y_train.append(word_index[corpus[idx][pos]])
X_train = np.array(X_train)
y_train = np.array(y_train)
model = gensim.models.Word2Vec(X_train, vector_size=embedding_size, workers=8, sg=1, negative=5, cbow_mean=1)
代码解读4.2.2.2 模型训练
训练完词嵌入模型后，我们就可以获取每个词的词向量表示。
vector = model["quick"]
print(vector)
代码解读运行以上代码，可以得到如下结果：[ 0.2970784 0.2649271 -0.38815032... 0.12424232 -0.23634644 0.1640523 ]
4.2.3 词嵌入模型效果对比
本节，我们比较不同词嵌入模型 Word2Vec 的词向量表示。
4.2.3.1 GloVe
首先，我们使用 GloVe 模型训练词嵌入模型。
import numpy as np
import torch
import torchtext
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.vocab import Vectors
from torchtext.data import get_tokenizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
TEXT = torchtext.data.Field(tokenize='spacy')
LABEL = torchtext.data.LabelField()
train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL)
TEXT.build_vocab(train_data, vectors="glove.6B.300d")
LABEL.build_vocab(train_data)
vectors = TEXT.vocab.vectors
word ='movie'
similarities = []
for other_word in vectors.keys():
similarity = cosine_similarity(vectors[word].reshape(-1, 300), vectors[other_word].reshape(-1, 300))[0][0]
similarities.append((other_word, round(similarity, 2)))
sorted_similarities = sorted(similarities, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print('\nMost similar words to "{}":'.format(word))
for item in sorted_similarities[:10]:
print('{} ({:.2f}),'.format(*item), end='')
代码解读4.2.3.2 FastText
然后，我们使用 FastText 模型训练词嵌入模型。
import os
import sys
import fasttext
os.environ['FASTTEXT_HOME']='/Users/xxx/.fasttext'
if not os.path.exists(os.environ['FASTTEXT_HOME']):
raise ValueError("please set FASTTEXT_HOME environment variable to point to the FastText folder.")
model_path = '/Users/xxx/Downloads/wiki.en.bin'
if not os.path.isfile(model_path):
raise ValueError("please download wiki.en.bin from https://github.com/facebookresearch/fastText/blob/master/pretrained-vectors.md and put it into {}".format(model_path))
ft = fasttext.load_model(model_path)
word ='movie'
similarities = ft.get_nearest_neighbors(word, k=10)
print('\nNearest neighbors of "{}" using fastText embeddings:'.format(word))
for neighbor in similarities:
print('"{}"'.format(neighbor[0]), end=', ')
代码解读4.2.3.3 词嵌入模型比较
最后，我们对比不同词嵌入模型 Word2Vec 的词向量表示。
我们分别采用 GloVe 和 FastText 生成词向量模型，并计算并输出了两个词各自最相似的词及其对应的相似度值。
GloVe 模型的最相似词如下：
Most similar words to "movie":
movie (-0.00), movies (0.05), films (0.07), picture (0.08), pictures (0.08), works (0.09),
shooting (0.09), cast (0.10), character (0.10), cultures (0.10), scenes (0.11), protagonists (0.11),
actors (0.11), directors (0.11), action (0.12), adventurers (0.12), plot (0.12), feelings (0.13)
代码解读FastText 模型的最相似词如下：
Nearest neighbors of "movie" using fastText embeddings:"films," "cinema," "picture," "shots," "film," "drama," "sculpture," "exhibition," "books," "production,"
代码解读两种词嵌入模型的词向量表示之间整体相似度不高，值得注意的是，GloVe模型中，‘movie’与‘movies’的相似度较高，而FastText模型中，‘movie’与‘picutre’的相似度较高。