關(guān)鍵詞：注意力機(jī)制；Attention機(jī)制；自然語言處理；NLP;
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近年來，深度學(xué)習(xí)的研究越來越深入，在各個領(lǐng)域也都獲得了不少突破性的進(jìn)展?；谧⒁饬Γ╝ttention）機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為了最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個熱點(diǎn)，本人最近也學(xué)習(xí)了一些基于attention機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的論文，現(xiàn)在來對attention在NLP中的應(yīng)用進(jìn)行一個總結(jié)，和大家一起分享。

Attention研究進(jìn)展

Attention機(jī)制最早是在視覺圖像領(lǐng)域提出來的，應(yīng)該是在九幾年思想就提出來了，但是真正火起來應(yīng)該算是google mind團(tuán)隊的這篇論文《Recurrent Models of Visual Attention》[14]，他們在RNN模型上使用了attention機(jī)制來進(jìn)行圖像分類。隨后，Bahdanau等人在論文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中，使用類似attention的機(jī)制在機(jī)器翻譯任務(wù)上將翻譯和對齊同時進(jìn)行，他們的工作算是是第一個提出attention機(jī)制應(yīng)用到NLP領(lǐng)域中。接著類似的基于attention機(jī)制的RNN模型擴(kuò)展開始應(yīng)用到各種NLP任務(wù)中。最近，如何在CNN中使用attention機(jī)制也成為了大家的研究熱點(diǎn)。下圖表示了attention研究進(jìn)展的大概趨勢。

• Recurrent Models of Visual Attention

  在介紹NLP中的Attention之前，我想大致說一下圖像中使用attention的思想。就具代表性的這篇論文《Recurrent Models of Visual Attention》 [14]，他們研究的動機(jī)其實(shí)也是受到人類注意力機(jī)制的啟發(fā)。人們在進(jìn)行觀察圖像的時候，其實(shí)并不是一次就把整幅圖像的每個位置像素都看過，大多是根據(jù)需求將注意力集中到圖像的特定部分。而且人類會根據(jù)之前觀察的圖像學(xué)習(xí)到未來要觀察圖像注意力應(yīng)該集中的位置。下圖是這篇論文的核心模型示意圖。
  
  
  該模型是在傳統(tǒng)的RNN上加入了attention機(jī)制（即紅圈圈出來的部分），通過attention去學(xué)習(xí)一幅圖像要處理的部分，每次當(dāng)前狀態(tài)，都會根據(jù)前一個狀態(tài)學(xué)習(xí)得到的要關(guān)注的位置l和當(dāng)前輸入的圖像，去處理注意力部分像素，而不是圖像的全部像素。這樣的好處就是更少的像素需要處理，減少了任務(wù)的復(fù)雜度?？梢钥吹綀D像中應(yīng)用attention和人類的注意力機(jī)制是很類似的，接下來我們看看在NLP中使用的attention。

Attention-based RNN in NLP

• Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
  這篇論文算是在NLP中第一個使用attention機(jī)制的工作。他們把a(bǔ)ttention機(jī)制用到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯（NMT）上，NMT其實(shí)就是一個典型的sequence to sequence模型，也就是一個encoder to decoder模型，傳統(tǒng)的NMT使用兩個RNN，一個RNN對源語言進(jìn)行編碼，將源語言編碼到一個固定維度的中間向量，然后在使用一個RNN進(jìn)行解碼翻譯到目標(biāo)語言，傳統(tǒng)的模型如下圖：

  
  
  
  

  這篇論文提出了基于attention機(jī)制的NMT，模型大致如下圖：

  
  
  
  圖中我并沒有把解碼器中的所有連線畫玩，只畫了前兩個詞，后面的詞其實(shí)都一樣?？梢钥吹交赼ttention的NMT在傳統(tǒng)的基礎(chǔ)上，它把源語言端的每個詞學(xué)到的表達(dá)（傳統(tǒng)的只有最后一個詞后學(xué)到的表達(dá)）和當(dāng)前要預(yù)測翻譯的詞聯(lián)系了起來，這樣的聯(lián)系就是通過他們設(shè)計的attention進(jìn)行的，在模型訓(xùn)練好后，根據(jù)attention矩陣，我們就可以得到源語言和目標(biāo)語言的對齊矩陣了。具體論文的attention設(shè)計部分如下：
  
  
  可以看到他們是使用一個感知機(jī)公式來將目標(biāo)語言和源語言的每個詞聯(lián)系了起來，然后通過soft函數(shù)將其歸一化得到一個概率分布，就是attention矩陣。
  
  
  

  從結(jié)果來看相比傳統(tǒng)的NMT（RNNsearch是attention NMT，RNNenc是傳統(tǒng)NMT）效果提升了不少，最大的特點(diǎn)還在于它可以可視化對齊，并且在長句的處理上更有優(yōu)勢。

• Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation [2]
  這篇論文是繼上一篇論文后，一篇很具代表性的論文，他們的工作告訴了大家attention在RNN中可以如何進(jìn)行擴(kuò)展，這篇論文對后續(xù)各種基于attention的模型在NLP應(yīng)用起到了很大的促進(jìn)作用。在論文中他們提出了兩種attention機(jī)制，一種是全局（global）機(jī)制，一種是局部（local）機(jī)制。
  首先我們來看看global機(jī)制的attention，其實(shí)這和上一篇論文提出的attention的思路是一樣的，它都是對源語言對所有詞進(jìn)行處理，不同的是在計算attention矩陣值的時候，他提出了幾種簡單的擴(kuò)展版本。

  
  
  
  在他們最后的實(shí)驗(yàn)中g(shù)eneral的計算方法效果是最好的。
  我們再來看一下他們提出的local版本。主要思路是為了減少attention計算時的耗費(fèi)，作者在計算attention時并不是去考慮源語言端的所有詞，而是根據(jù)一個預(yù)測函數(shù)，先預(yù)測當(dāng)前解碼時要對齊的源語言端的位置Pt，然后通過上下文窗口，僅考慮窗口內(nèi)的詞。
  
  
  

  里面給出了兩種預(yù)測方法，local-m和local-p，再計算最后的attention矩陣時，在原來的基礎(chǔ)上去乘了一個pt位置相關(guān)的高斯分布。作者的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是局部的比全局的attention效果好。
  這篇論文最大的貢獻(xiàn)我覺得是首先告訴了我們可以如何擴(kuò)展attention的計算方式，還有就是局部的attention方法。

• Attention-based CNN in NLP

  隨后基于Attention的RNN模型開始在NLP中廣泛應(yīng)用，不僅僅是序列到序列模型，各種分類問題都可以使用這樣的模型。那么在深度學(xué)習(xí)中與RNN同樣流行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN是否也可以使用attention機(jī)制呢？《ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs》 [13]這篇論文就提出了3中在CNN中使用attention的方法，是attention在CNN中較早的探索性工作。

  
  
  
  

  傳統(tǒng)的CNN在構(gòu)建句對模型時如上圖，通過每個單通道處理一個句子，然后學(xué)習(xí)句子表達(dá)，最后一起輸入到分類器中。這樣的模型在輸入分類器前句對間是沒有相互聯(lián)系的，作者們就想通過設(shè)計attention機(jī)制將不同cnn通道的句對聯(lián)系起來。
  第一種方法ABCNN0-1是在卷積前進(jìn)行attention，通過attention矩陣計算出相應(yīng)句對的attention feature map，然后連同原來的feature map一起輸入到卷積層。具體的計算方法如下。

image.png

第二種方法ABCNN-2是在池化時進(jìn)行attention，通過attention對卷積后的表達(dá)重新加權(quán)，然后再進(jìn)行池化，原理如下圖。

第三種就是把前兩種方法一起用到CNN中，如下圖

總結(jié)

最后進(jìn)行一下總結(jié)。Attention在NLP中其實(shí)我覺得可以看成是一種自動加權(quán)，它可以把兩個你想要聯(lián)系起來的不同模塊，通過加權(quán)的形式進(jìn)行聯(lián)系。目前主流的計算公式有以下幾種：

通過設(shè)計一個函數(shù)將目標(biāo)模塊mt和源模塊ms聯(lián)系起來，然后通過一個soft函數(shù)將其歸一化得到概率分布。
目前Attention在NLP中已經(jīng)有廣泛的應(yīng)用。它有一個很大的優(yōu)點(diǎn)就是可以可視化attention矩陣來告訴大家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行任務(wù)時關(guān)注了哪些部分。

不過在NLP中的attention機(jī)制和人類的attention機(jī)制還是有所區(qū)別，它基本還是需要計算所有要處理的對象，并額外用一個矩陣去存儲其權(quán)重，其實(shí)增加了開銷。而不是像人類一樣可以忽略不想關(guān)注的部分，只去處理關(guān)注的部分。

參考文獻(xiàn)
[1] Bahdanau, D., Cho, K. & Bengio, Y. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. Iclr 2015 1–15 (2014).
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[13] Yin W, Schütze H, Xiang B, et al. Abcnn: Attention-based convolutional neural network for modeling sentence pairs. arXiv preprint arXiv:1512.05193, 2015.
[14] Mnih V, Heess N, Graves A. Recurrent models of visual attention[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2014: 2204-2212.