自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

贪心搜索(greedy search) 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度. 集束搜索(beam search) 集束搜索可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量.集束搜索是在测试阶段为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段无需使用. 假设字典为[a,b,c],beam size选择2,则如下图有: 1:在生成第1个词的时候,选择概

贪心搜索(greedy search): 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度. 集束搜索(beam search): 集束搜索可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量.集束搜索是在测试阶段为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段无需使用. 假设字典为[a,b,c],beam size选择2,则如下图有: 1:在生成第1个词的时候,选

decoder.py """ 实现解码器 """ import heapq import torch.nn as nn import config import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import random from chatbot.attention import Attention class Decoder(nn.Module): def __i

Beam Search的问题 先解释一下什么要对Beam Search进行改进.因为Beam Search虽然比贪心强了不少,但还是会生成出空洞.重复.前后矛盾的文本.如果你有文本生成经验,一定对这些现象并不陌生.在语言模型还不像如今的BERT.GPT这么厉害的时候,这种现象更加明显. 没有经验也没关系,我们来看一个论文里面的例子.输入模型的引文(context) "The study, published in the Proceedings of the They were cattle c

Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search(集束搜索). 生成式任务相比普通的分类.tagging等NLP任务会复杂不少.在生成的时候,模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的,而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果.也就是说,每一个时间步,模型给出的都是基于历史生成结果的条件概率.为了生成完整的句子,需要一个称为解码的额外动作来融合模型多个时间步的输出,而且使得最终得到的序列的每一步条件概率连乘起来最大. 在文本生成任务中,每一个时间步可能

目录 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 贪心搜索 Beam Search Beam Search代码解析 准备初始输入 序列扩展 准备输出 总结 Beam Search快速理解及代码解析(下) Beam Search的问题 解决对策 随机采样 top-k采样 核采样(Nucleus sampling) 惩罚重复 代码解析 参考资料 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Se

找遍百度也没有找到关于Beam Search的详细解释,只有一些比较泛泛的讲解,于是有了这篇博文. 首先给出wiki地址:http://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search 1.简介 Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点.这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃,因此B

Wiki定义:In computer science, beam search is a heuristic search algorithm that explores a graph by expanding the most promising node in a limited set. Beam search is an optimization of best-first search that reduces its memory requirements. Best-first

构建seq2seq模型,并训练完成后,我们只要将源句子输入进训练好的模型,执行一次前向传播就能得到目标句子,但是值得注意的是: seq2seq模型的decoder部分实际上相当于一个语言模型,相比于RNN语言模型,decoder的初始输入并非0向量,而是encoder对源句子提取的信息.因此整个seq2seq模型相当于一个条件语言模型,本质上学习的是一个条件概率,即给定输入\(x\),学习概率分布\(P(y|x)\).得到这个概率后,对应概率最大的目标句子\(y\)就是模型认为的最好的输出.我们

关于beam search 之前组会中没讲清楚的 beam search,这里给一个案例来说明这种搜索算法. 在 Image Caption的测试阶段,为了得到输出的语句,一般会选用两种搜索方式,一种是贪心采样的方法(sample),即:每个时刻都选择输出概率最大的那个单词,作为当前时刻的输出. 另一种常用的搜索方法就是:beam search.此处,借用知乎的一个案例: 假设词表大小为3,内容为a,b,c.beam search size是2,那么在decoder解码的时候: 1: 生成第1个

Q: 什么是Beam Search? 它在NLP中的什么场景里会⽤到? 传统的广度优先策略能够找到最优的路径,但是在搜索空间非常大的情况下,内存占用是指数级增长,很容易造成内存溢出,因此提出了beam search的算法. beam search尝试在广度优先基础上进行进行搜索空间的优化(类似于剪枝)达到减少内存消耗的目的. 在sequence2sequence模型中,beam search的方法只用在测试的情况,因为在训练过程中,每一个decoder的输出是有正确答案的,也就不需要beam s

Empirical Analysis of Beam Search Performance Degradation in Neural Sequence Models  2019-06-13 10:28:44 Paper: [abs] [Download PDF][Supplementary PDF] Eldan Cohen, Christopher Beck ; PMLR 97:1290-1299 1. Background and Motivation: Beam search 是一种常用在

定义 图像标注或语言生成图像问题把计算机视觉与自然语言处理联系在了一起,是广义的人工智能领域的一大难题.通常涉及到特征提取(用cnn提取出图像内部不为人类感知的向量特征)和语言模型建立.为图像提取文字信息可以节省大量的图像资料的人工标注成本,转为语音后可以方便视觉障碍者理解图片内容.从文字生成图像也有艺术创作和罪犯画像等实用领域.任务扩展为视频后,应用将更为广泛. codaLab基于MScoco数据集举行的相关竞赛排行榜,鹅厂方案暂时领先 相关数据集信息 任务描述 统一两个子任务图片特征提取和描

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

流程: 1.文本和摘要全部输入到模型中. 2.训练时,对生成摘要取前C个词,从头开始取,如果生成的摘要不足C,那么不足的地方直接补<s>. 3.训练时,最大化生成的摘要与原摘要的概率,即每个生成的词与原摘要的词进行对比,用损失函数计算梯度,然后下降. 4.预测时,已经具有了权重的模型,会逐词生成N个词的摘要. 5.注意力:已生成的摘要的前C个词,求出一个注意力权重,然后再成乘以全部文本经过平滑以后的. 6.这里生成词,不是只生成一个,而是生成K个集合.,采用beam search算法来寻找目标

1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列.以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如: 英语输⼊:"They"."are"."watching"."." 法语输出:"Ils"."regardent"."." 当输⼊和输出都是不定⻓序列时,我们可以使⽤编码器-解码器(encod

match() 函数只检查 RE 是否在字符串开始处匹配,而 search() 则是扫描整个字符串.记住这一区别是重要的.记住,match() 只报告一次成功的匹配,它将从 0 处开始:如果匹配不是从 0 开始的,match() 将不会报告它. #!python >>> print re.match('super', 'superstition').span() (0, 5) >>> print re.match('super', 'insuperable') None

斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授,实现人工智能3要素:语法(syntax).语义(semantics).推理(inference).语言.视觉.通过语法(语言语法解析.视觉三维结构解析)和语义(语言语义.视觉特体动作含义)作模型输入训练数据,实现推理能力,训练学习能力应用到工作,从新数据推断结论.<The Syntax,Semantics and Inference Mechanism in Natureal Language> http://www.aaai.org/Papers/Symp

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语