[人工智能]基于对话数据关于seq_seq模型的总结

1.数据介绍：

数据是来自汽车的数据集，是车主和技师的对话数据，主要内容是关于车遇到故障或其它问题的对话内容。我个人理解的任务是，车主的车遇到了问题，然后根据车主和技师之间的对话内容，从中得到摘要内容。也就是最后的摘要答案。

数据处理的时候，需要把所有的问题和对话内容还genju 有一些车的型号，都根据分词后，放到一段文字当中去形成一句话，每个样本都这样去做。对应的样本标签也这样去做。

在处理文本的时候，根据实际情况，将无用的词（比如和实际应用规定的词不相关的词去掉）还有停用词去掉。将不在词表中的词用unk表示。在开头用<start>符号标注，在结尾用<stop>的符号标注。然后将所有样本集合，找到长度最大的那个样本作为最长的句子。然后将所有样本，不足的句子，的结尾用<Pad>补齐。答案标签部分，也是按照这样的处理方法进行。

然后，将所有的样本，根据词向量的索引，转化为对应的数字。之后将样本转化为tensor向量的形式，方便应用于之后的框架运算。

2.模型介绍

encoder部分：将训练的词向量结果，在上面接一个rnn类型的模型，得到最后的输出，一个是隐藏状态（往往可以代表该句的信息），一个是最后的输出（代表的是每个句子中，每个token的语义信息）。

注意力的计算，这里采用的是加性的注意力计算，将decoder的隐藏状态和对应的权重相乘，得到的值。与encoder部分与对应的权重相乘，得到的值进行相加。然后再通过一定的维度变换，将每个样本每个Token上面的分值权重，然后通过softmax转换为概率的形式，将每个token的分值，和对应的编码部分的最终输出，得到encoder和decoder的综合信息。在这里称为context_vector.

decoder部分：使用的也是rnn模型，采用的是一个token预测一个token的方式，进行文本内容 的生成。首先也是经过embedding将索引，得到对应的词向量，然后输出。首次通过编码部分得到最后的隐藏状态，作为decoder部分的第一时间步的隐藏状态。将通过注意力计算后得到的context_vector与经过embedding输出得到的部分，相加作为特征的再次融合。然后经过rnn得到最后的输出，再在上面接一个线性变换层，转换到vocab_size的维度。最后将维度上的值，转换为概率。

03 训练部分：

train部分，先将batch个样本通过encoder部分，得到对应的语义信息，然后通过teacher教学的方法（每次用标准时间步对应的答案标签，作为每一次新的token的输入）。第一次是定义了起始的token用特殊符号<start>表示，然后通过计算注意力，得到对应的分值，在通过对应的decoder部分，得到对应的分值。当所有的时间步完成之后，将所有的预测值进行stack，通过第一维度，得到输出，最后与标准的标签，计算得到对应的输出。然后将预测的部分和对应的标签部分，通过crossentropy计算损失，在这里有一点注意的是损失位置部分为pad部分，一定要设置为0。所以将标签部分进行mask处理，保证pad部分值为0.最后得到对应的损失。

04 预测

预测的时候，可以通过2种方式。一种是greedy方法，一种是beam search的方法。

greedy方法：每次选择概率最大的那个token，作为预测token。

将分为batch部分的数据，decode从第一个token开始预测，起始token用<start>表示，将编码输出的隐藏层，作为第一次decode的隐藏层。将隐藏层和编码层的最后一层输出，根据注意力机制，计算得到融合编码层语义信息的新的contextvector。然后和decode的最后维度相加。通过rnn，以及最后的线性预测，得到预测维度为词表的概率。从中选择每个样本的概率最大的token，作为预测的token。根据teach force方法，将当前预测出的token作为第二时间步的输入，将隐藏的输出，作为新的输出，之后依次进行预测，直到达到max_len的最大长度结束。然后从中看是否<stop>字符，如果有则选取该字符之前的值。最后将所有生成的数据集集合起来和参考标签计算rouge值。

beam_search方法：指的是每次选择当前样本，然后进行复制到beam_size个。然后按照encoder、decoder的方式进行预测后，得到预测值，从中选则top_k的个数，通过其概率值进行排序，最后将设置值为前几位的token相关的部分，作为假设部分。基于此继续进行预测。每次预测的新的token。得到的概率和之前已经计算过的概率进行加和。每次按照这个流程重复进行，直到达到满足的条件。如达到最大生成长度，或者设定的最大的结果数，则停止。最后从中选择概率最大的那个生成的句子，作为最好的那个句子。

首先将每个样本中的数据，复制为多份（beam_size份），且beam_size==batch的个数。然后计算encoder的值。得到最后的输出和隐藏层的输出。复制beam_size个数的<start>值，作为decode部分的第一次输入，然后根据模型计算注意力和最后的生成的token概率输出。从概率中选择规定前几的token。重新设置新的假设。依次进行直到达到了想要的结果个数或者是最大的生成长度，停止。（还要注意的是，每次的token对用自身的hideen state一定要对应上）。然后从中选择最优的结果作为当前样本的最优生成结果进行返回。所有的样本都生成之后，和对应的标签，计算rounge值。并记录生成的样本到文本中。