近年来,人工智能技术不断进步,特别是在聊天机器人领域。聊天机器人不再仅作为娱乐工具,而是被广泛应用于教育、电子商务客户支持、公共场所服务、智能设备等多个领域。可能听说过谷歌助手,但知道这些聊天机器人和谷歌助手是如何工作的吗?它们是基于序列到序列(Seq2Seq)模型构建的。本文将带深入了解Seq2Seq模型。
学习目标包括:了解Seq2Seq模型的更多信息,这些模型的应用场景,它们背后的基本架构,学习Seq2Seq模型的不同类型及其区别,以及理解使用这些模型时面临的挑战。本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发布的。
在许多任务中,深度学习模型的准确性与人类相似。这些模型可以更高效、准确地将输入映射到输出。但挑战之一是如何将一个序列准确地映射到另一个序列,这被称为机器翻译,常见于语音或语言翻译中。深度学习模型对于机器翻译至关重要,以确保结果的顺序和序列是恰当的。在将一个句子,比如从英语翻译到中文时,一个主要困难是输出序列可能在词汇数量或句子长度上与输入序列不同。简而言之,Seq2Seq是一种机器学习模型,用于翻译任务。它接收一系列称为输入的项目,并给出另一系列称为输出的项目。这个模型最初由谷歌引入,用于机器翻译。在该模型引入之前,翻译输出常常带有语法错误和没有适当的句子结构。这个模型为机器翻译任务带来了巨大的革命。以前,当一个句子被翻译成另一种语言时,只考虑一个特定的词,但Seq2Seq模型会考虑其邻近的词以进行翻译,这使得结果具有逻辑结构。这个模型使用循环神经网络(RNN)。循环神经网络是一种人工神经网络,其中节点之间的连接可以形成循环,允许一些节点的输出影响网络中其他节点接收的输入。因此,它可以以动态的方式表现。
在当今这个AI发展迅速的世界中,Seq2Seq模型有许多应用。谷歌翻译、聊天机器人和嵌入语音系统的构建都使用了这个模型。以下是一些应用场景:
1.机器翻译:Seq2Seq模型最著名的应用是机器翻译。机器翻译使用AI在不需要人类翻译的情况下将文本从一种语言翻译成另一种语言。谷歌、微软甚至Netflix等公司都使用机器翻译来实现他们的目的。
2. 语音识别:机器或程序理解大声说出的词语并将其翻译成可读文本的能力被称为语音识别,通常称为语音转文本。Uniphore专注于会话AI技术,并通过多个接触点帮助公司提供变革性的客户关怀。它使用语音识别技术。Nuance Communications提供语音识别和AI产品,专注于服务器和嵌入式语音识别。
3. 视频字幕:自动为视频添加字幕,同时理解其动作和事件,可以提高通过文本检索视频的有效性。许多公司如Netflix、YouTube和亚马逊使用视频字幕技术为视频生成字幕。
现在让看看实际模型的工作原理。这个模型主要使用编码器-解码器架构。Seq2Seq根据其名称,从输入的一系列单词(句子或句子)中创建一系列单词。这是通过使用循环神经网络(RNN)实现的。LSTM或GRU,RNN的更高级变体,比更基本的版本更常用,后者很少使用。这是因为RNN有消失梯度问题。谷歌推荐的版本使用LSTM。每个瞬间需要两个输入来创建单词的上下文。“循环”指的是两个输出,一个来自用户,另一个来自过去的输出(输出作为输入)。因为它主要由编码器和解码器组成,所以有时也被称为编码器-解码器网络。编码器将输入序列(隐藏向量)创建为一维向量。隐藏向量将通过解码器传递到输出序列。编码器可以通过堆叠许多RNN单元来创建。RNN按顺序读取每个输入。模型的最终隐藏状态代表了编码器模型读取所有输入后整个输入序列的上下文/摘要。编码器模型结束时获得的最终隐藏向量作为解码器的输入。解码器通过使用隐藏状态作为输入来预测结果,从而创建输出序列。
有两种类型的模型:
原始或香草Seq2Seq模型
基于注意力的Seq2Seq模型
原始或香草Seq2Seq模型
Sutskever等人建议的原始Seq2Seq的基本架构是多个LSTM用于编码器和解码器。然而,也可以使用GRUs、LSTMs和RNNs。将使用RNNs来更好地说明Seq2Seq模型中发生了什么。RNN架构通常很简单。它需要两个输入:一个来自输入序列的单词和一个上下文向量或任何来自输入的隐藏信息。
基于注意力的Seq2Seq模型
在基于注意力的Seq2Seq中,为序列中的每个元素构建了许多隐藏状态,与原始Seq2Seq模型不同,只有一个来自编码器的最终隐藏状态。这使得上下文向量能够存储更多的数据。因为每个输入元素的隐藏状态都被考虑在内,所以需要一个上下文向量,它不仅从这些隐藏状态中提取最相关的信息,还去除任何无用的信息。换句话说,希望模型专注于关键的表示和特征。