基于序列的模型

2023年8月9日 2023年8月9日

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序列的模型 是指输入或者输出中包含有序列（sequence）数据的模型。

序列数据是指有先后次序的一组数据，例如，语音数据、文本数据、视频数据等一系列具有连续关系的数据。

基于序列的模型具有以下两个特点：

1. 输入/输出是不定长的。

2. 输入/输出的元素之间是具有顺序关系的。

序列模型广泛应用于语音识别、情感分析、DNA序列分析、机器翻译、视频行为识别、命名实体识别等众多领域。

1、输入

当输入为序列时，可以用X=（x^<1>,x^<2>,x^<3>,……，x^<n>)来表示，其中x^<i>（1≤i≤n）可以表示每个元素在输入序列中的位置；

2、输出

当输出为序列时，可以用Y=（（y^<1>,y^<2>,y^<3>,……，y^<t>)来表示，其中y^<j>（1≤j≤n）可以表示每个元素在输出序列中的位置。

3、结构

（1)理解基于序列的模型可以先以循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）为基础。传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的，不能处理序列信息。而RNN则可以考虑前后输入之间的关系。

在RNN之后，基于序列的模型持续发展，陆续出现了LSTM、BERT等，乃至现在炙手可热的GPT，都是典型的基于序列的模型。不过，我们先通过比较简单的RNN，可以更容易地对基于序列的模型有初步的认识。

RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型：

one to one：一个输入（粉色方块）对应一个输出（蓝色方块），其和全连接神经网络本质上并没有什么区别，严格来说这一类别算不上RNN。
one to many：一个输入对应多个输出，即输入不是序列，输出是序列。可用于按主题生成文章或音乐等。例如，音乐生成：输出的是一段音符的序列，而输入的可以是整数，表示想要的音乐风格；或者是第一个音符，表示你想要用这个音符开头；或者什么都不输入，让模型自由发挥。
many to one：多个输入对应一个输出，即输入是序列，输出不是序列（为单个值），是目前应用中最常见的序列模型之一，常用于文本分类。例如，在文本情感分析中，输入的是文本的序列，每个词都是一个输入，而输出的往往是类别标签。
many to many：多个输入对应多个输出但二者序列长度不等，即输入和输出都是不定长的序列。也就是Encoder-Decoder（编码-解码）结构，常用于机器翻译。
many to many(m=n)：输入和输出都是等长的序列数据，这是 RNN 中最经典的结构类型，适用范围较小，常用于自然语言处理的命名实体识别、序列预测。

(2)另外一种基于序列比较重要的结构是编码-解码（encoder-decoder）结构，也叫Seq2Seq：

Encoder-Decoder是RNN的一个重要变种，原始的many to many的RNN要求序列等长，然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的，如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度，为此，Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文语义向量c。

基本思想：利用两个RNN，一个RNN作为encoder，另一个RNN作为decoder。

encoder（编码）：将输入序列 →转成→ 固定长度的向量c。

decoder（解码）：将固定长度的向量c →转成→ 输出序列。

语义向量c：可以有多种表达方式，最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c（c=h4），还可以对最后的隐状态做一个变换得到c（c=q(h4)），也可以对所有的隐状态做变换（c=q(h1,h2,h3,h4)）。c可以理解为输入序列的一个浓缩的表示（也可以称为嵌入）。

如下图所示，（x1,x2,x3,x4）为输入，c为语义向量，（y1,y2,y3）为输出：