解码是seq2seq模型的常见问题,常用方法有贪心搜索(Greedy Search)集束搜索(Beam Search)。

简单贪心搜索



From [1]


如图,Decoder根据Encoder的中间语义编码向量cc和<s>标签得到第一个输出的概率分布[0.1,0.1,0.3,0.4,0.1][0.1,0.1,
0.3,0.4,0.1],选择概率最大的0.4,即moi。

根据隐向量h1h1和moi得到第二个输出的概率分布[0.1,0.1,0.1,0.1,0.6][0.1,0.1,0.1,0.1,0.6]
,选择概率最大的0.6,即suis。

以此类推,直到遇到<\s>标签,得到最终的序列moi suis étudiant。

集束搜索

上面的贪心搜索只选择了概率最大的一个,而集束搜索则选择了概率最大的前k个。这个k值也叫做集束宽度(Beam Width)。

还是以上面的例子作为说明,k值等于2,则集束搜索的过程如下图:



得到第一个输出的概率分布[0.1,0.1,0.3,0.4,0.1][0.1,0.1,0.3,0.4,0.1],选择概率最大的前两个,0.3和0.4,即Je和
moi。

然后Je和moi分别作为Decoder的输入,得到两个概率分布,然后再选择概率和最大的前两个序列,0.3+0.8和0.4+0.6,即Je suis和moi
suis。

以此类推,最终可以得到两个序列,即Je suis étudiant和moi suis étudiant
,很明显前者的概率和最大,为2.2,所以这个序列是最终得到的结果。

集束搜索本质上也是贪心的思想,只不过它考虑了更多的候选搜索空间,因此可以得到更多的翻译结果。

References

[1] https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq
<https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq>

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