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PyTorch教程16.5之自然語言推理：使用注意力

2513560 2023-06-05 | pdf | 0.34 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

我們在16.4 節介紹了自然語言推理任務和 SNLI 數據集。鑒于許多基于復雜和深層架構的模型， Parikh等人。( 2016 )提出用注意力機制解決自然語言推理，并將其稱為“可分解注意力模型”。這導致模型沒有循環層或卷積層，在 SNLI 數據集上以更少的參數獲得了當時最好的結果。在本節中，我們將描述和實現這種用于自然語言推理的基于注意力的方法（使用 MLP），如圖 16.5.1所示。

https://file.elecfans.com/web2/M00/AA/48/pYYBAGR9PMOARtlZAAKKcqUaWlU524.svg

圖 16.5.1本節將預訓練的 GloVe 提供給基于注意力和 MLP 的架構以進行自然語言推理。

16.5.1。該模型

比保留前提和假設中標記的順序更簡單的是，我們可以將一個文本序列中的標記與另一個文本序列中的每個標記對齊，反之亦然，然后比較和聚合這些信息以預測前提和假設之間的邏輯關系。類似于機器翻譯中源句和目標句之間的 token 對齊，前提和假設之間的 token 對齊可以通過注意力機制巧妙地完成。

https://file.elecfans.com/web2/M00/AA/48/pYYBAGR9PMaALy2sAASFcYMHqHw144.svg

圖 16.5.2使用注意機制的自然語言推理。

圖 16.5.2描述了使用注意機制的自然語言推理方法。在高層次上，它由三個聯合訓練的步驟組成：參與、比較和聚合。我們將在下面逐步說明它們。

							import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l

							 

							from mxnet import gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

16.5.1.1。出席

第一步是將一個文本序列中的標記與另一個序列中的每個標記對齊。假設前提是“我確實需要睡覺”，假設是“我累了”。由于語義相似，我們可能希望將假設中的“i”與前提中的“i”對齊，并將假設中的“tired”與前提中的“sleep”對齊。同樣，我們可能希望將前提中的“i”與假設中的“i”對齊，并將前提中的“需要”和“睡眠”與假設中的“疲倦”對齊。請注意，使用加權平均的這種對齊是軟的，其中理想情況下較大的權重與要對齊的標記相關聯。為了便于演示，圖 16.5.2以硬方式顯示了這種對齊方式。

現在我們更詳細地描述使用注意機制的軟對齊。表示為 A=(a1,…,am)和 B=(b1,…,bn)前提和假設，其標記數為m和n，分別在哪里 ai,bj∈Rd (i=1,…,m,j=1,…,n) 是一個d維詞向量。對于軟對齊，我們計算注意力權重 eij∈R作為

(16.5.1)eij=f(ai)?f(bj),

哪里的功能f是在以下函數中定義的 MLP mlp 。的輸出維度fnum_hiddens由的參數指定 mlp。

								def mlp(num_inputs, num_hiddens, flatten):
  net = []
  net.append(nn.Dropout(0.2))
  net.append(nn.Linear(num_inputs, num_hiddens))
  net.append(nn.ReLU())
  if flatten:
    net.append(nn.Flatten(start_dim=1))
  net.append(nn.Dropout(0.2))
  net.append(nn.Linear(num_hiddens, num_hiddens))
  net.append(nn.ReLU())
  if flatten:
    net.append(nn.Flatten(start_dim=1))
  return nn.Sequential(*net)

								 

								def mlp(num_hiddens, flatten):
  net = nn.Sequential()
  net.add(nn.Dropout(0.2))
  net.add(nn.Dense(num_hiddens, activation='relu', flatten=flatten))
  net.add(nn.Dropout(0.2))
  net.add(nn.Dense(num_hiddens, activation='relu', flatten=flatten))
  return net

								 