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| 本文作者： 李尊 | 2016-07-18 17:01 | 專題：IJCAI：國際人工智能聯合會議 |
微軟研究院在IJCAI2016的Tutorial上講述了自己將深度學習、深度神經網絡應用于不同場景的情況，之前第二部分提到了深度學習在統計機器翻譯和會話中的應用，本文為第三部分—選中自然語言處理任務的連續表達。
聯合編譯：Blake、章敏、陳圳
選中自然語言處理任務的連續表達
l 針對信息檢索和個人排序的深度語義相似模型（DSSM）
l 在連續語義自然語言處理任務環境中進行深度強化學習
l 針對字幕與視覺問題回答的多元語義學習&推理
對自然語言學習連續語義表達，例如：從原始語句到一個抽象語義矢量
在許多自然語言處理任務中Sent2Vec非常重要，它可以處理包括網頁搜索、廣告選取、文本排序、在線推薦、機器翻譯、知識架構、問題回答、個性化推薦、圖片搜索、圖標注釋等問題。
監督問題：
雖然
l 需要學習的文本語義是隱藏的
l 且沒有明確的目標學習模型
l 另外不知如何反向傳播？
但是幸運的是
l 我們一般知道倆個文本是否“相似”
l 這就是語義表達學習的信號
深度架構語義模型
深度架構語義模型/深度語義相似模型，將整個句子轉換成連續語義空間。例如：句子變成矢量
DSSM基于字符（非詞匯）建立實為了其可拓展性和普適性
DSSM被訓練來優化相似驅動對象
在字符級別進行編碼，即詞匯散列。
在字符級別建立的DSSM，將任意詞匯分解成一系列相關字符，傾向于處理大規模自然語言任務。
DSSM：一個相似驅動Sent2Vec模型
初始化：神經網絡使用隨機權重進行初始化
訓練：在語義矢量之間計算余弦相似度
運行時間
訓練目標：基于余弦相似度的損失
使用網頁搜索作為示例：
查詢q與一系列文檔D
目標：給定查詢后點擊文檔的可能性
在DSSM中使用卷曲神經網絡
在卷曲層對本地文本進行建模
在匯聚層對全局文本進行建模
模型在卷曲層捕捉本地本文相關詞的意義，并學習了每個本地文本相關詞的嵌入矢量。
CDSSM:在最大匯聚層發生了什么？
將本地主題聚集起來形成全局化
識別最大聚集層的主要詞匯/短語
在最大聚集層獲得最活躍的神經元詞匯
針對學習檢索的DSSM，訓練數據組搜索記錄中的語義相關文本組。
實驗設定
卷曲深度語義模型取得最佳結果。
語義匹配示例
卷積DSSM:
在卷積隱層一個接一個就行編碼
隱層在最后一個詞匯對整句進行語義編碼
通過余弦相似驅動目標來訓練模型
使用長短期記憶（LSTM）結果：
LSTM比常規RNN學得快得多
LSTM能有效代表使用矢量句子的語義信息
DSSM與Seq2Seq對比
給出一個特別用戶的文章跨度代表利益實體，并尋找實體的補充文件。
學習DSSM的語境實體次序
從網頁瀏覽日志提取標簽對，超鏈接指向維基百科P`時，P`中的H的錨文本，環境詞匯，文本
語境實體搜索——實驗設置：
1.訓練/驗證數據是維基頁面中18M的用戶點擊量
2.評估數據：首先采樣10k的網頁文件作為源文件，然后使用文檔中被命名的實體作為查詢；第三保留100個返回文件作為目標文件，最后手動標記是否每一個目標文件都可以完好的描述實體。其中總共有870k標簽對。
語境實體搜索的結果
一些相關的工作：
深度CNN文本輸入（文章中主要的分級任務）
序列到序列的學習；段落矢量（學習段落的矢量）
遞歸NN（樹狀結構如分解）
張量積代表（樹狀代表）
樹狀結構LSTM網絡（樹狀結構LSTM）
強化學習的模型——包括環境狀態設置S；行動設置A，以及狀態之間的轉換規則；狀態轉換的即時獎勵規則和代理觀察規則。
Q-learning用于學習RL的政策（代理在給定的當前狀態選擇行動時必須遵循的規則）。其目的是找到MDP的最優政策，方法是：學習一個行動-價值函數，a.k.a。Q-函數：用于計算在訓練收斂之后的狀態上，所采取行動的期待效用。
最近的成就：深度Q網絡在玩五個Atari游戲時，達到了人類級別的性能。其中使用了卷積神經網絡計算Q（s，a），并利用大的行動空間，忽略小的行動空間。
最近的成就（續）：機器人AlphaGO打敗了世界圍棋冠軍。它與深度Q網絡設置類似，忽略小的行動空間，它的模型中建立了兩個CNNs網絡（policy網絡和value網絡）。
語言理解的強化學習：以文本串的形式描述狀態和行動，代理通過文本串做出相應正確的行動（正確指最大化長期獎勵）。然后，環境狀態轉換到新的狀態，代理也得到即時獎勵。
行動空間和狀態空間都非常的巨大，而且行動的特征由無界神經語言描述確定。
在NLP任務中，行動空間的特征由神經語言決定，它是離散的且近乎于無邊界。我們提出了深度強化相關網絡，將狀態和空間都規劃到連續的空間中，其中Q-函數是狀態矢量和行為矢量的相關函數。
學習連續空間的視覺化，圖2表示了：嵌入狀態矢量和相關行動矢量后200,400,600訓練片段的文本PCA項目。狀態指：當你向前移動時。你周圍的人臉上露出了恐怖的表情，并逃離街道。行動1（好的選擇）：向上看，行動2（不好的選擇）：無視他人的警告繼續前進。
DRRN和DQN在兩個文本游戲上的測試結果（學習曲線）
表展示了聚集后Q函數的示例值，且DRNN很好的概括了無法看見的行為。
人類學習處理文本，圖像和聯合的信息。
圖像側卷積網絡實現過程
語言側卷積網絡實現過程
圖像說明，通過深度學習模式檢測圖像中的關鍵概念，MELE從圖像檢測中產生解釋。檢測單詞后，對其進行重新排列組成句子。
CaptionBot示例
說明到回答問題的過程
堆積注意模式推理工程：問題模式，圖像模式，多水平注意模式，回答預測器。
SAN圖像模式
SAN中問題模式
回答示例
總結：
本部分主要介紹通過DSSM學習Sent2Vec，在連續空間內對NLP任務進行強化學習以及視覺語言聯合表達學習等概念。具體包括：
通過DSSM學習Sent2Vec：
DSSM把整個句子放在連續的空間內
基于特征字符級別建立DSSM
DSSM直接優化目標函數的語義相似度
在連續空間內對NLP任務進行強化學習：
使用深度神經網絡把狀態和行動（無邊界NL決定）放入連續語義空間
在連續語義空間計算Q函數
視覺語言聯合表達學習：
圖像解釋——CaptopnBot示例
視覺問題回答——關鍵在于推理
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