1. 前言

本文讲解Sequence-to-Sequence（Seq2Seq）模型原理。
本人全部文章请参见：博客文章导航目录
本文归属于：NLP模型原理与应用系列
前文：循环神经网络的改进：多层RNN、双向RNN与预训练

2. Seq2Seq模型结构

在机器翻译等多对多（many to many）NLP任务中，输入和输出序列长度往往不固定。RNN每读取一个新的输入 $x_t$ ，就会生成状态向量 $h_t$ 作为当前时刻的输出和下一时刻的输入状态，将 $T$ 个输入 $x_0\sim x_T$ 依次输入RNN，相应地会产生 $T$ 个输出，即输入和输出序列长度必定相同，因此RNN不适合解决该类问题。适合解决这种输入和输出序列长度均不固定的NLP任务的模型是Seq2Seq模型。
Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器用于编码输入序列信息，其将任意长度的输入序列包含的信息编码成一个信息向量。解码器用于解码信息向量，生成输出序列。

2.1 编码器（Encoder）

Seq2Seq模型的Encoder编码输入序列信息，从输入序列中提取特征。由于Encoder的输入是一个序列，因此Encoder一般是一个RNN。从理论上来说，Encoder可以是任意结构的神经网络。在深度学习实践中，Encoder一般是一个与Decoder类型相同的RNN。

2.2 解码器（Decoder）

Decoder解码Encoder生成的信息向量，生成输出序列。Decoder是一个RNN，其初始状态不是全0向量，而是Encoder的最后一个状态。
在生成序列时，将Encoder的最后一个状态作为Decoder的初始状态，将起始符[start]输入Decoder RNN，Decoder RNN将状态向量更新为 $S_1$ ，将 $S_1$ 输入 $S o f t m a x$ 分类器，可以生成预测概率 $P_1$ ，根据概率 $P_1$ 可以确定第一个生成序列元素 $Z_1$ 。Decoder RNN将 $Z_1$ 作为输入，将状态向量从 $S_1$ 更新为 $S_2$ ，将 $S_2$ 输入 $S o f t m a x$ 分类器，可以生成预测概率 $P_2$ ，根据概率 $P_2$ 可以确定下一个生成序列元素 $Z_2$ 。以此类推，将 $Z_{t-1}$ 作为输入，将状态向量从 $S_{t-1}$ 更新为 $S_t$ ，将 $S_t$ 输入 $S o f t m a x$ 分类器，可以生成预测概率 $P_t$ ，根据概率 $P_t$ 确定下一个生成序列元素为停止符[stop]。
当生成的元素为停止符，则终止序列生成，返回 $Z_1Z_2\cdots Z_{t-1}$ 为生成的输出序列。

3. Seq2Seq模型改进

3.1 Encoder改进方法

3.1.1 结构改进

Encoder对输入序列进行处理，将输入序列信息压缩到信息向量中。Encoder最后一个状态是整个输入序列的概要，即对输入序列的编码。在理想状态下，Encoder最后一个状态包含了整个输入序列的完整信息。
当Encoder采用RNN结构，而且输入序列很长，则RNN会遗忘输入序列部分信息。当Encoder部分信息被遗忘，则Decoder接收到的信息向量中不包含输入序列的完整信息，因此Decoder生成的输出序列肯定存在偏差。缓解RNN的遗忘问题，显然可以使用前文循环神经网络的改进中所述双向RNN方法改进Encoder。

当使用双向RNN结构改进Encoder，Encoder输出的最后一个状态向量长度会变成单向RNN的两倍，但是Encoder和Decoder的状态向量维度并不要求必须相同。在此情况下，Encoder状态向量长度是Decoder状态向量长度的2倍。

此外，还可以使用前文所述多层RNN方法改进Encoder结构，使得Encoder信息编码能力更强。

3.1.2 训练方法改进

改进训练方法，使得Encoder被训练的更好，显然可以使用前文所述预训练方法。当Encoder使用了Embedding层，则可以事先在大数据集上预训练Embedding层。此外，还可以使用多任务学习（Multi-Task Learning）方法使Encoder被训练的更好。
比如在机器翻译中，Encoder输入为一种语言句子，Decoder生成另一种语言对应的句子。训练数据是两种不同语言的“句子对”。将语言A翻译成语言B可以视为一个任务，可以添加多个任务，比如将语言A翻译成语言C、语言D等等，甚至可以将语言A翻译成语言A本身。在这些任务中，均共用一个Encoder，这样处理可使训练Encoder的数据多好几倍，使Encoder被训练的更好。

3.2 Decoder改进方法

3.2.1 Teacher Forcing

在训练Seq2Seq模型时，Decoder在 $t$ 时刻的输入为 $t ? 1$ 时刻输出状态向量经过 $S o f t m a x$ 分类器选定的元素。如果 $t ? 1$ 时刻的输出是错误的，则RNN在 $t$ 时刻接收了一个错误的输入，因此 $t$ 时刻的输出也很可能是错误的，而且这种错误会一直传递下去。
使用Teacher Forcing，在训练Seq2Seq模型时，Decoder在 $t$ 时刻的输入并非一定为 $t ? 1$ 时刻输出状态向量经过 $S o f t m a x$ 分类器选定的元素，而是有一定概率采用正确的序列元素作为输入。

3.2.2 Beam Search

Beam Search（集束搜索）不总是选取 $t ? 1$ 时刻输出概率值最大的元素，而是选取 $t ? 1$ 时刻输出概率值最大的 $t o p$ - $k$ 个元素作为 $t$ 时刻Decoder的输入。分别将 $t ? 1$ 时刻的 $k$ 个不同的输出作为 $t$ 时刻的输入，对于每一个输入，Decoder计算出在 $t$ 时刻所有 $l$ 个候选元素的概率，然后在 $k l$ 个结果中选择概率值最大的 $t o p$ - $k$ 个元素作为 $t + 1$ 时刻Decoder的输入，并重复这个过程。
Beam Search用于模型测试阶段，可减小模型训练阶段性能与测试阶段性能的差异。

改进Seq2Seq模型，除了上述方法之外，还有一种方法：注意力机制（Attention）。Attention可以避免RNN遗忘的问题，而且可以让RNN关注最相关的信息，从而大幅提高机Seq2Seq模型的效果。Attention原理请参见后文：注意力机制（Attention）：Seq2Seq模型的改进。