自然语言处理是典型的序列问题，其底层算法在最近几年迅速发展，比如去年年底发布的BERT在11项自然语言处理任务中表现卓越，今年GPT-2生成文本（写作）的水平也有了显著提高。
目前这些最先进的技术都基于Transformer模型，该模型从RNN，LSTM，Seq2Seq，Attention，ConvS2S，Transformer一步步进化而来，还涉及自然语言处理的相关知识，包含的知识点太多，无法一次说清。笔者将其分成几篇，从其进化过程逐步引入。之前已经介绍过RNN及LSTM，本篇将介绍Seq2Seq和Attention算法。
翻译功能
深度学习中的自然语言处理常用于自动翻译、语言识别、问答系统、提取概要、写作等等领域。
其中自动翻译是一项非常典型的应用，在翻译过程中，输入和输出的词汇个数可长可短，不能一一对应，不同语言词汇顺序又可能不同，并且还有一词多义，一义多词，词在不同位置含义不同的情况……是相对复杂的自然语言处理问题。
先来看看人怎么解决翻译问题，面对一种完全不认识的语言，人把句子分解成词，通过查字典的方式将词转换成母语，然后再通过语法组合成句。其中主要涉及词的实际含义、内容的先后关系，两种语言对应关系。机器既不需要了解各个词的含义和语法，也不需要字典，就能通过大量训练实现翻译功能，并且效果还不错。这让神经网络看起来更加难以理解。
一开始的深度学习神经网络，没有逐词翻译的逻辑，主要实现的是序列生成模型，根据前面的一个词或者几个词去推测后面的词。所以人们认为，机器并没有真正理解语言，以及两种语言之间的对应关系，通过训练生成的知识分散在网络各个节点用权重表示，也不能提炼总结，完全是个黑盒。同时，它也不能代入已有的知识，如果换成与训练数据不同的情境，就无法正常工作了。
翻译模型发展到今天，已很大程度改善了这一问题，现在的模型可以通过训练学习到什么是“苹果”，也可以生成翻译词典。而且这些规则不需要事先输入，是它自己“学”出来的。通过注意力算法，不仅能实现翻译，还能找到词间的对应关系（双语词典）；词向量可以从多个角度描述词的特征，对比“苹果”和“沙果”的相似度（词汇含义）；据此，就可以把高频率出现的规则总结成知识。
Seq2Seq
1. 引入
设想最简单的情况，将一句中文X(x1,x2,x3,x4)翻译成英文Y(y1,y2,y3)。
如果把模型想像成黑盒，则如图下所示：
由于不同语言的词汇不存在绝对的一一对应关系，人工翻译一般是看完输入的完整句子，才开始翻译并输出，如果有条件，最好还能看一下上下文语境。模型处理数据流也是如此。
前几篇介绍了循环神经网络RNN，它不断向后传递隐藏层h的内容，使得序列中的信息逐步向后传递，下图是RNN网络在翻译问题中最简单的用法，LSTM和GRU原理与RNN相同。
在RNN循环网络中，神经网络的每个时间步对应同一组参数，这些参数存储着翻译功能所包含的大量信息；在翻译任务中，两种语言的词汇语法不同，用同一组参数描述它们显然比较粗糙。如果能对两种语言生成两种规则，用不同网络的不同参数描述，则更加合理。于是，将翻译过程拆分为编码Encoder和解码Decoder两个子模型，可把这个过程想像成：先把中文翻译成一种语义编码c，再把语义编码c翻译成英文。
进一步细化，在Decoder过程中，生成每个词汇时，除了需要依赖上一步的隐藏层输出，还需要参考输出序列的前一个词，使得生成的序列符合语法规则（如介词的位置），设置输出序列的第一个词为<start>，最后一个词为<end>，细化后的逻辑如下图示。
2. 概念
Seq2Seq也被称为S2S，是Sequence to Sequence的简称，即序列到序列的转换。它始于谷歌在2014年发表的一篇论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》。
上图中的Encoder-Decoder网络结构就是Seq2Seq，Encoder和Decoder可以使用RNN，LSTM，GRU等基础模型。简言之，就是把翻译中原来的一个循环网络变成了两个。
除了翻译，Seq2Seq也被用于提取概要，问答，语音识别等场景之中，处理输入和输出规则不同的情况，但是在生成文本的任务中，比如通过前面文字续写后续文字，输入和输出都是同样的序列，则无需Seq2Seq。
转换词向量
在自然语言处理中，常将单词作为序列中的元素。
模型只能接收数值型数据，代入模型前，需要把词汇转换成数值，如果使用One-Hot编码，数据维度将非常大，并且无法描述词与词之间的相似度。更常用的方法是词嵌入Word Embedding，它将每个词表示成向量，比如把“hello”，转换成三维的值[-1.7123, -0.6566, -0.6055]，可将该操作理解成：把一个词汇拆分成为多个属性。通过比较各个属性的差异可以计算两个词汇之间的距离。
在不同层面，不同角度将看到事物的不同属性（特征），比如梨和苹果都是水果，但是颜色差异很大，通过模型计算出来的词属性与训练的目标以及训练数据有关。词汇的特征通过反向传播计算得来，从这个角度看，神经网络对每个词进行了特征提取，也可作为词特征提取工具来使用。
在Pythorch中使用torch.nn.Embedding可实现该功能，它提供了词的索引号与向量之间的转换表。用法是： torch.nn.Embedding(m, n) 其中m 表示单词的总数目，n 表示词嵌入的维度（一个词转成几个特征，常用的维度是256-512），词嵌入相当于将输入的词序列转换成一个矩阵，矩阵的每一行表示一个单词，列为每个单词的多个特征。Embedding也是一层网络，其参数通过训练求得。而词对应的每一维特征的具体值如-1.7123通过这些参数计算得出。
下面例程，将词序列“hello world”转换成矩阵。
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
dic = {'hello':0, 'world':1} # 词汇与索引号转换字典
embed = nn.Embedding(2, 3) # 共两个词汇，每个词汇转换成三个特征
# Embedding的输入是一个LongTensor。
print(embed(Variable(torch.LongTensor([1])))) # 1为词汇的索引号
# 输出结果：tensor([[-1.5716, 0.8978, 0.4581]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)
print(embed(Variable(torch.LongTensor([dic['hello'],dic['world']]))))
# 输出结果：tensor([[-1.7123, -0.6566, -0.6055],
# [-1.5716, 0.8978, 0.4581]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)
Attention
注意力Attention指的是一类算法，常见的有local attention，global attention，self attention等等。
注意力方法最初出现在图像处理问题之中，当人眼观察一幅图像时，某一时刻的视觉焦点只集中在一点上，其注意力是不均衡的，视觉注意力焦点可提高效率和准确性。算法借鉴了人类注意力机制，实现方法是给不同的数据分配不同的权重。
在上述的Seq2Seq模型中，生成目标句子中的单词时，不论生成哪个单词，都根据语义编码C，比如将“I love you” 翻译成“我爱你”时，“I love you”三个词对“我”的贡献度都一样，而我们希望“I”对“我”的贡献度更大，于是使用了Attention算法。
实现Attention的方式有很多种，这里展示比较常用的一种。在Encoder的过程中保留每一步RNN单元的隐藏状态h1……hn，组成编码的状态矩阵Encoder_outputs；在解码过程中，原本是通过上一步的输出yt-1和前一个隐藏层h作为输入，现又加入了利用Encoder_outputs计算注意力权重attention_weight的步骤。
用图和文字很难说清楚，看代码更容易，下面分析将Pytorch官方教程Attention模型的核心部分，完整程序见：
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html
建议读者运行该例程，跟踪每一步的输入和输出，可以尝试修改代码实现中文互译功能。
下面为编码器Encoder的实现部分，编码器包含：词向量转换embedding和循环网络GRU。
class EncoderRNN(nn.Module):
# 参数：input_size为输入语言包含的词个数
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(EncoderRNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size) #每词 hidden_size个属性
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
def forward(self,input, hidden):
embedded = self.embedding(input).view(1,1,-1)
output = embedded
output, hidden = self.gru(output, hidden)
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1,1, self.hidden_size, device=device)
其中forward每次处理序列中的一个元素（一个词）。
难度较大的是Decoder解码模块，注意力逻辑主要实现在该模块中：
class AttnDecoderRNN(nn.Module):
# 参数：output_size为输出语言包含的所有单词数
def __init__(self,hidden_size,output_size, dropout_p=0.1, max_length = MAX_LENGTH):
super(AttnDecoderRNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.dropout_p = dropout_p
self.max_length = max_length
self.embedding = nn.Embedding(self.output_size, self.hidden_size)
self.attn = nn.Linear(self.hidden_size*2, self.max_length)
self.attn_combine = nn.Linear(self.hidden_size*2, self.hidden_size)
self.dropout = nn.Dropout(self.dropout_p)
self.gru = nn.GRU(self.hidden_size, self.hidden_size)
self.out = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) # 把256个特征转换成输出语言的词汇个数
# 参数：input每步输入，hidden上一步结果，encoder_outputs编码的状态矩阵
# 计算的值是各词出现的概率
def forward(self, input, hidden, encoder_outputs):
embedded = self.embedding(input).view(1,1,-1)
embedded = self.dropout(embedded)
attn_weights = F.softmax(
self.attn(torch.cat([embedded[0],hidden[0]],1)),dim=1)
attn_applied = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(0), # unsqueeze维度增加
encoder_outputs.unsqueeze(0))
output = torch.cat([embedded[0], attn_applied[0]],1) # 注意力与当前输入拼接
output = self.attn_combine(output).unsqueeze(0)
output = F.relu(output) # 激活函数
output, hidden = self.gru(output, hidden)
output = F.log_softmax(self.out(output[0]),dim=1)
return output, hidden, attn_weights
def initHidden(self):
return torch.zeros(1,1, self.hidden_size, device=devic
代码核心是前向传播函数forward，第一个难点是计算attn_weights，先用cat组装输入词向量embedded和隐藏层hidden信息256+256=512，转入全连接层attn，转换后输出10维数据（序列最长10个单词），再用softmax转成和为1的比例值。计算结果是注意力权重attn_weights大小为[1,10]，它描述的是输入encoder中各位置元素对当前decoder输出单词的重要性占比，比如“I love you”对“爱”字的重要性分别是[0.2,0.6,0.2]。训练调整attn层参数以实现这一功能。
然后计算attn_applied，用注意力权重attn_weights[1,10]（每个位置的重要性）乘记录encoder每一步状态的矩阵encoder_outputs[10,256]（每个位置的状态）。得到一个综合权重attn_applied[1,256]，用于描述“划了重点”之后的输入序列对当前预测这个单词的影响。得出attn_applied之后，再与词向量embed值组合、转换维度、经过激活函数处理后，和隐藏层一起传入gru循环网络。
最后通过全连接层out把256维特征转换成输出语言对应的单词个数，其中每维度的值描述了生成该词的可能性，再用log_softmax转换成输出要求格式，以便与其误差函数配合使用（后面详细介绍）。
下面是训练部分，每调用一次train训练一个句子。其中传入的encoder和decoder分别是上面定义的EncoderRNN和AttnDecoderRNN，input_tensor和target_tensor是训练的原句和译文。
def train(input_tensor, target_tensor, encoder, decoder, encoder_optimizer,
decoder_optimizer, criterion, max_length = MAX_LENGTH):
encoder_hidden = encoder.initHidden()
encoder_optimizer.zero_grad() # 分别优化encoder和decoder
decoder_optimizer.zero_grad()
input_length = input_tensor.size(0)
target_length = target_tensor.size(0)
encoder_outputs = torch.zeros(max_length, encoder.hidden_size, device=device)
loss = 0
for ei in range(input_length): # 每次传入序列中一个元素
encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_tensor[ei], encoder_hidden)
encoder_outputs[ei]=encoder_output[0,0] # seq_len为1，batch_size为1，大小为 hidden_size
decoder_input = torch.tensor([[SOS_token]], device=device) # SOS为标记句首
decoder_hidden = encoder_hidden # 把编码的最终状态作为解码的初始状态
for di in range(target_length): # 每次预测一个元素
decoder_output, decoder_hidden, decoder_attention = decoder(
decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs)
topv, topi = decoder_output.topk(1) # 将可能性最大的预测值加入译文序列
decoder_input = topi.squeeze().detach()
loss+=criterion(decoder_output, target_tensor[di])
if decoder_input.item()==EOS_token:
break
loss.backward()
encoder_optimizer.step()
decoder_optimizer.step()
return loss.item() / target_length
其中第一个循环为Encoder，程序对输入序列中每个元素做encoder，并把每一次返回的中间状态hidden存入encoder_outputs，最终生成保存所有位置状态的矩阵encoder_outputs。
第二个循环为Decoder，程序利用当前的隐藏状态decoder_hidden，解码序列的前一个元素decoder_input，和输入的状态矩阵encoder_outputs做解码，并从解码器的输出中选中最有可能的单词作为后序的输入，直到序列结束。其整体误差是每个元素误差的平均值。
Attention还有很多变型，比如local attention为了减少计算量，加入了窗口的概念，只对其中一部分位置操作（选一个点，向右左扩展窗口），窗口以外都取0；self attention将在下篇Transformer中详细介绍。
词向量转换成词
翻译的第一步是将词的索引号转换成词向量，相对的，最后一步将词向量转换成词的索引号，以确定具体的词。Decoder的最后部分实现了该功能，它使用全连接层out进行维度转换，最后使用log_softmax转换成概率的log值。
softmax输出的是概率，整体可能性为1。比如输出的语言只有三个词汇[‘a’,’b’,’c’]，softmax求出它们的可能性分别是[0.1,0.1,0.9]，那么此外最可能是’c’。Log_softmax是对softmax的结果再做log运算，生成对数概率向量。
log函数曲线如下：
由于softmax输出的各个值在0-1之间，梯度太小对反向传播不利，于是log_softmax将0-1映射到负无穷到0之间更宽的区域之中，从而放大了差异。同时，它与损失函数NLLLoss配合使用，NLLLoss的输入是一个对数概率向量和一个目标标签，正好对应最后一层是log_softmax的网络。另外，也可以使用交叉熵作为误差函数：CrossEntropyLoss=log_softmax + NLLLoss。
参考
Seq2Seq论文《Sequence to Sequence Learningwith Neural Networks》
https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf
Attention论文《Neural machine translation by jointly learning to align and translate》
https://arxiv.org/pdf/1409.0473v2.pdf
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