神经网络建模方法（用飞桨做自然语言处理）

允中 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

编者按：

语言模型的身影遍布在NLP研究中的各个角落，想要了解NLP领域，就不能不知道语言模型。

想要让模型能落地奔跑，就需借助深度学习框架之力，Tensorflow、PyTorch自然是主流，但在Dropout都成独家专利之后，不储备“B计划”，多少让人有些担惊受怕

这里有一份飞桨（PaddlePaddle）语言模型应用实例，从基础概念到代码实现，娓娓道来，一一说明。现在，量子位分享转载如下，宜学习，宜收藏。

刚入门深度学习与自然语言处理（NLP）时，在学习了 Goldberg 特别棒的入门书 NN4NLP，斯坦福 cs224n 等等后，也无限次起念头，写个系列吧，但都不了了之了。

近来，NLP 领域因为超大预训练模型，很多研究需要耗费大量计算资源（比如百度新发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0，该模型在共计 16 个中英文任务上超越了 BERT 和 XLNet，取得了 SOTA 效果），这样的项目基本上就是在烧钱，小家小户玩不起，于是就傻傻地等着大佬们发出论文，放出代码，刷新榜单。不过这也意味着一个总结的好机会，加上额外的推动，便重新起了念头。

就是语言的模型（认真脸），开个玩笑，语言模型通俗点讲其实就是判断一句话是不是人话，正式点讲就是计算一句话的概率，这个概率值表示这个本文有多大概率是一段正常的文本。

对于一句话，比如说用脸滚出来的一句话：“哦他发看和了犯点就看见发”，很明显就不像人话，所以语言模型判断它是人话的概率就小。而一句很常用的话：“好的，谢谢”，语言模型就会给它比较高的概率评分。

用数学的方式来表示，语言模型需要获得这样的概率：

其中 X 表示句子，x1,x2… 代表句子中的词。怎么计算这样一个概率呢，一个比较粗暴的方法就是有个非常非常大的语料库，里面有各种各样的句子，然后我们一个个数，来计算不同句子的概率，但稍微想想就知道这个方法不太可能，因为句子组合无穷无尽。

为更好计算，利用条件概率公式和链式法则，按照从左到右的句序，可以将公式转换成：

题变成了如何求解：

怎么根据前面所有的词预测下一个词，当然这个问题对于现在还有点复杂，之后可以用 RNN 模型来计算，但现在让我们先假设对于一个词离它近的词重要性更大，于是基于马尔可夫性假设，一个词只依赖它前面 n-1 个词，这种情况下的语言模型就被称为 N-gram 语言模型。

比如说基于前面2个词来预测下一个词就是 3-gram (tri-gram) 语言模型：

细心些的话，会发现，当 n-gram 中的 n 增大，就会越接近原始语言模型概率方程。

当然n并不是越大越好，因为一旦n过大，计算序列就会变长，在计算时 n-gram 时词表就会太大，也就会引发所谓的 The Curse of Dimension （维度灾难） 。因此一般大家都将n的大小取在3，4，5附近。

早期实现：数一数就知道了

最早了解类似语言模型计算概率，是在研究生阶段当时号称全校最难的信息论课上，老师强烈安利香农的经典论文 A Mathematical Theory of Communication，论文中有一小节中，他就给利用类似计算上述语言模型概率的方法，生成了一些文本。

其中一个就是用 2-gram (bi-gram) 的频率表来生成的，这已经相当于一个 bi-gram 语言模型了。

同样，要构建这样一个 n-gram 语言模型，最主要工作就是，基于大量文本来统计 n-gram 频率。

当时有个课程作业，就是先准备一些英文文本，然后一个一个数 n-gram，之后除以总数算出语言模型中需要的概率估计值，这种方法叫 Count-based Language Model。

传统 NLP 中搭建语言模型便是这样，当然还有更多技巧，比如平滑算法，具体可以参考 Jurafsky 教授的书和课。

但这种方法会有一个很大的问题，那就是前面提到的维度灾难，而这里要实现的神经网络语言模型（Neural Network Language Model），便是用神经网络构建语言模型，通过学习分布式词表示（即词向量）的方式解决了这个问题。

语言模型能干什么

不过在谈神经网络语言模型前，我们先来看看语言模型的用途。

那它有什么用呢，如之前提到，语言模型可以说是现代 NLP 核心之一，无处不在。比如说词向量，最早算是语言模型的副产品；同时经典的序列到序列（seq2seq） 模型，其中解码器还可以被称为，Conditional Language Model（条件语言模型）；而现在大火的预训练模型，主要任务也都是语言模型。

在实际 NLP 应用中，我认为能总结成以下三条：

第一，给句子打分，排序。先在大量文本上训练，之后就能用获得的语言模型来评估某句话的好坏。这在对一些生成结果进行重排序时非常有用，能很大程度地提高指标，机器翻译中有一个技巧便是结合语言模型 Loss 来重排序生成的候选结果。

第二，用于文本生成。首先其训练方式是根据前面词，生成之后词。于是只要不断重复此过程（自回归）就能生成长文本了。比较有名的例子就包括最近的 GPT2，其标题就叫 “ Better Language Models and Their Implications.” 它生成的句子效果真的非常棒，可以自己体验一番 https://talktotransformer.com/.

第三，作为预训练模型的预训练任务。最近很火的预训练模型，几乎都和语言模型脱不开关系。

比如说 ELMo 就是先训练双向 LSTM 语言模型，之后双向不同层向量拼接获得最后的 ELMo词向量，还有 BERT 里最主要的方法就是 Masked Language Model （遮掩语言模型）。

而最近的 XLNet 中最主要训练任务也叫做 Permutation language Model (排列语言模型)，可见语言模型在其中的重要性重要性。

神经网络语言模型架构

接下来简单介绍一下这里要实现的网络结构，借鉴自 Bengio 的经典论文 A Neural Probabilistic Language Model 中的模型。

这里我们训练 Tri-gram 语言模型，即用前面两个词预测当前词。

于是输入就是两个单词，然后查表取出对应词向量，之后将两个词向量拼接起来，过一个线性层，加入 tanh 激活函数，最后再过线性层输出分数，通过 softmax 将分数转换成对各个词预测的概率，一般取最大概率位置为预测词。

用公式表达整个过程就是:

整个结构非常简单，接下来就来看看如何用 飞桨来实现这个结构吧，同时介绍以下 飞桨的基本思想，和一般训练流程。

项目地址：

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_model

PaddlePaddle代码基本实现

这里拿一个小例子来解说，假设我们在一个叫做 PaddlePaddle 的世界，这个世界的人们只会说三句话，每句话三个词，我们需要建立一个 Tri-gram 语言模型，来通过一句话前两个词预测下一个词。

关于整个流程，主要分成准备，数据预处理，模型构建，训练，保存，预测几个阶段，这也是一般一个 NLP 任务的基础流程。

准备

首先，先导入需要的库。

import numpy as np import paddle import paddle.fluid as fluid

之后准备训练数据与词表，统计所有不同词，建立词表，然后按照顺序建立一个单词到 id 的映射表和配套的 id 到单词映射表。因为模型无法直接读这些词，所以需要单词与 id 之间的转换。

# 假设在这个叫做Paddle的世界里，人们只会说这三句话 sentences = ["我 喜欢 Paddle", "Paddle 等于 飞桨", "我 会 Paddle"] vocab = set(' '.join(sentences).split(' ')) # 统计词表 word2idx = {w: i for i, w in enumerate(word_list)} # 建立单词到id映射表 idx2word = word_list # id到单词的映射表 n_vocab = len(word2idx) # 词表大小

准备好数据后，设置模型参数和训练相关参数，因为任务很简单，所以参数都设很小。

# 参数设置 # 语言模型参数 n_step = 2 # 输入前面多少个词，tri-gram 所以取 3-1=2 个 n_hidden = 2 # 隐层的单元个数 # 训练参数 n_epochs = 5000 # 训练 epoch 数 word_dim = 2 # 词向量大小 lr = 0.001 # 学习率 use_cuda = False #用不用GPU

数据预处理

根据 PaddlePaddle 数据输入要求，需要准备数据读取器 (reader)，之后通过它来读取数据，对输入数据进行一些前处理，最后作为 batch 输出。

def sent_reader(): def reader(): batch = [] for sent in sentences: words = sent.split(' ') input_ids = [word2idx[word] for word in words[:-1]] # 将输入转为id target_id = word2idx[words[-1]] # 目标转为id input = np.eye(n_vocab)[input_ids] # 将输入id转换成one_hot表示 target = np.array([target_id]) batch.append((input, target)) yield batch return reader

构建模型

这里从飞桨中较底层 API 来进行构建，理解更透彻。先创建所需参数矩阵，之后按照前面的公式来一步步运算。

def nnlm(one_hots): # 创建所需参数 # 词向量表 L = fluid.layers.create_parameter(shape=[n_vocab, word_dim], dtype='float32') # 运算所需参数 W1 = fluid.layers.create_parameter(shape=[n_step*word_dim, n_hidden], dtype='float32') b1 = fluid.layers.create_parameter(shape=[n_hidden], dtype='float32', is_bias=True) W2 = fluid.layers.create_parameter(shape=[n_hidden, n_vocab], dtype='float32') b2 = fluid.layers.create_parameter(shape=[n_vocab], dtype='float32', is_bias=True) # 取出词向量 word_emb = fluid.layers.matmul(one_hots, L) # 两个词向量拼接 input = fluid.layers.reshape(x=word_emb, shape=[-1, n_step*word_dim], inplace=True) # 前向运算 input2hid = fluid.layers.tanh(fluid.layers.matmul(input, W1) b1) # 输入到隐层 hid2out = fluid.layers.softmax(fluid.layers.matmul(input2hid, W2) b2) # 隐层到输出 return hid2out

先根据输入的独热(one-hot)向量，取出对应的词向量，因为每个例子输入前两个词，因此每个例子可获得两个词向量，之后按照步骤，将它们拼接起来，然后与 W1 和 b1 进行运算，过 tanh 非线性，最后再拿结果与 W2 和 b2 进行运算，softmax 输出结果。

接下来构建损失函数，我们用常用的交叉熵(cross-entropy)损失函数，直接调 API。

def ce_loss(softmax, target): cost = fluid.layers.cross_entropy(input=softmax, label=target) # 计算每个batch的损失 avg_cost = fluid.layers.mean(cost) # 平均 return avg_cost

开始训练

终于进入了训练环节，不过为了更好理解，先稍稍介绍一点 飞桨的设计思想。

飞桨同时为用户提供动态图和静态图两种计算图。动态图组网更加灵活、调试网络便捷，实现AI 想法更快速；静态图部署方便、运行速度快，应用落地更高效。

如果想了解飞桨动态图更多内容，可以参考GitHub项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/dygraph

实际应用中，静态图更为常见，下面我们以静态图为例介绍一个完整的实现：

首先，需要先定义 Program，整个 Program 中包括了各种网络定义，操作等等，定义完之后，再创建一个 executor 来运行 Program，用过类似框架的同学应该并不陌生。

因此先来看看这两行代码，fluid 中最重要的两个 Program，将它们取出来。

startup_program = fluid.default_startup_program() # 默认启动程序 main_program = fluid.default_main_program() # 默认主程序

default_startup_program 主要定义了输入输出，创建模型参数，还有可学习参数的初始化；而 default_main_program 则是定义了神经网络模型，前向反向，还有优化算法的更新。

之后将之前定义好的一些模块放入训练代码中。

train_reader = sent_reader() # 获取数据 reader # 定义输入和目标数据 input = fluid.layers.data(name='input', shape=[-1, n_step, n_vocab], dtype='float32') target = fluid.layers.data(name='target', shape=[-1, 1], dtype='int64') # 输入到模型，获得 loss softmax = nnlm(input) loss = ce_loss(softmax, target) 之后还需要定义优化器（Optimizer），还有数据 Feeder 用于喂入数据。 # 配置优化器 optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=0.001) # 万金油的 Adam optimizer.minimize(loss) # 用于之后预测 prediction = fluid.layers.argmax(softmax, axis=-1) # 定义 Executor place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() # 指定运行位置 exe = fluid.Executor(place) #定义数据 Feeder feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=[input, target], place=place) # 每次喂入input和target 至此就完成了第一步的定义环节，然后就可以用定义的 Executor 来执行程序了。 # 参数初始化 exe.run(startup_program) # 训练 for epoch in range(n_epochs): for data in train_reader(): metrics = exe.run( main_program, # 主程序 feed=feeder.feed(data), # 数据喂入 fetch_list=[loss]) # 要取出的数据 if epoch % 500 == 0: print("Epoch {}, Cost {:.5f}".format(epoch, step, float(metrics[0][0])))

简单解释一下代码，训练时需要exe.run来执行每一步的训练，对于run需要传入主程序，还有输入 Feeder，和需要拿出来(fetch)的输出。

之后运行就能看到训练 log 了。

能明显看到 loss 在不断下降，等训练完成，我们就获得一个训练好的模型。

保存模型

在预测前可以尝试先保存一个模型，可以便于之后使用，比如 load 出来做预测。

fluid.io.save_inference_model('./model', ['input'], [prediction], exe)

很简单，只需要传入保存的路径’./model’，预测需要 feed 的数据’input’，之后需要 fetch 出的预测结果 prediction，最后加上执行器 exe，就 OK 了。

非常快。

预测阶段

预测阶段其实和训练阶段类似，但因为主程序都保存下来了，所以只用先建立执行器 Executor，同时建立一个用于预测的作用域。

infer_exe = fluid.Executor(place) # 预测 Executor inference_scope = fluid.core.Scope() # 预测作用域

然后在预测作用域中 load 出模型，进行预测运算，大部分操作都和训练很类似了。唯一不同就是 load 模型这块，其实就是把之前保存下来的参数给 load 出来了，然后用于预测。

with fluid.scope_guard(inference_scope): [inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model('./model', infer_exe) # 载入预训练模型 infer_reader = sent_reader() # 定义预测数据 reader infer_data = next(infer_reader()) # 读出数据 infer_feat = np.array([data[0] for data in infer_data]).astype("float32") assert feed_target_names[0] == 'input' results = infer_exe.run(inference_program, feed={feed_target_names[0]: infer_feat}, fetch_list=fetch_targets) # 进行预测

结果如何？

for sent, idx in zip(sentences, results[0]): print("{} -> {}".format(' '.join(sent.split()[:2]), idx2word[idx])) 我 喜欢 -> Paddle Paddle 等于 -> 飞桨 我 会 -> Paddle

模型完美地学习到了 PaddlePaddle 世界中仅有的几个 trigram 规则，当然因为该任务非常简单，所以模型一下就能学会。

更多尝试

在了解完以上这个小例子之后，就能在它基础上做很多修改了，感兴趣的同学不妨拿下面的几个思路作为练习。

比如说用一个大数据集，加上更大模型，来进行训练，可以尝试复现 Bengio 论文中的模型规模，大致结构差不多，只是修改一下参数大小。

还比如说，在这里搭建网络结构时，用的是较底层API，直接创建矩阵权重，相乘相加，而 飞桨中有很多好用的API，能否调用这些API来重新构建这个模型呢，比如说词向量部分，可以用fluid.layers.embedding直接传入词 id 来实现，还有全连接层，可以直接用 fluid.layers.fc 来实现，激活函数可以直接通过里面参数设置，非常方便。

其实还可以在这里尝试些小技巧，比如共享词向量表为 softmax 前全连接层的权重 W2，以及加入 Bengio 论文中提到的类似残差连接直接将 embedding 连到输出的部分。

这次在这里介绍神经网络语言模型，并通过 飞桨来实现了一个简单的小例子，主要想做的是：

第一，语言模型任务在 NLP 领域很重要，想首先介绍一下；

第二，Bengio 这篇神经网络语言模型的论文非常经典，比如说提出了用神经网络实现语言模型，同时还最早提出词表示来解决“维数灾难”问题，通过复现，也好引出之后词向量，还有seq2seq 等话题；

第三，通过用 飞桨来实现这样一个简单例子，可以抛开各种模型与数据复杂度，更直观了解一个飞桨程序是如何构建的，也为之后讲解飞桨更复杂程序打下基础。

想详细了解更多飞桨相关内容，请点击文末阅读原文或参阅以下链接：

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP

想与更多的深度学习开发者交流，请加入飞桨官方QQ群：432676488

— 完 —

诚挚招聘

量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复“招聘”两个字。

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态

,