forked from filipg/aitech-eks-pub
1 line
3.9 KiB
Plaintext
1 line
3.9 KiB
Plaintext
|
{"cells":[{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["## Ekstrakcja informacji a podejście generatywne\n\n"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["### Podejście generatywne\n\n"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["Do tej pory zadanie ekstrakcji informacji traktowaliśmy jako zadanie etykietowania sekwencji, tzn. uczyliśmy system zaznaczać tokeny składające się na ekstrahowane informacje.\n\n\n\nMożliwe jest inne podeście, **generatywne**, w którym podchodzimy do problemu ekstrakcji informacji jak do swego rodzaju **tłumaczenia maszynowego** — „tłumaczymy” tekst (wraz z pytaniem lub etykietą) na informację.\n\n\n\nTo podejście może się wydawać trudniejsze niż etykietowanie sekwencji, ale wystarczająco zaawansowanej architekturze sieci, jest wykonalne.\n\nZalety:\n\n- informacja nie musi być dosłownie zapisana w tekście, ekstraktor może nauczyć się również normalizacji czy parafrazowania,\n- nie wprowadzamy wielu kroków przetwarzania (gdzie błędy mogą się\n namnażać), system działa na zasadzie *end-to-end*.\n\n"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["### Atencja\n\n"]},{"cell_type":"markdown","metadata":{},"source":["Pierwsze systemu neuronowego tłumaczenia maszynowego używały siecie LSTM. Dopiero jednak dodanie tzw. atencji (*attention*) umożliwiło duży przeskok jakościowy. Najpierw atencję dodano do sieci rekurencyjnych, później powstały sieci oparte *wyłącznie* na atencji — modele Transformer.\n\nIdea atencji polega na tym, że sieć może kierować selektywnie „snop” uwagi na wyrazy na wejściu lub do tej pory wygenerowane wyrazy.\n\nMechanizm atencji korzysta z:\n\n- z poprzedniego stanu sieci $\\vec{s^{k-1}}$ (to jest „miejsce”, z którego „kierujemy” atencję),\n- z wektora reprezentującego słowo $\\vec{v}(t_i)$ (to jest „miejsce”, na które kierujemy atencję), gdzie\n $\\vec{v}(t_i)$ to reprezentacja wektorowa wyrazu $t_i$ (statyczny embedding lub reprezentacja wektorowa\n z poprzedniej warstwy dla sieci wielowarstwowej),\n\naby wytworzyć wektor kontekstu $\\vec{\\xi^k}$ (który z kolei będzie w jakiś sposób wnosił wkład do wyliczenia nowej wartości stanu $\\vec{s^k}$ lub wyjścia $y^k$.\n\nNajpierw wyliczymy skalarne wartości atencji, tzn. liczby, które będą sygnalizowały, jak bardzo wektor $\\vec{v}(t_i)$ „pasuje” do $\\vec{s^{k-1}}$, w najprostszej wersji można po prostu skorzystać z iloczynu skalarnego (o ile $n=m$),\n\n$$a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_i)) = \\vec{s^{k-1}}\\vec{v}(t_i).$$\n\n**Pytanie**: co jeśli $n$ nie jest równe $m$, tzn. rozmiar embeddingu nie jest równy rozmiarowi wektora stanu?\n\nW przypadku sieci LSTM korzysta się częściej z bardziej skomplikowanego wzoru zawierającego dodatkowe wyuczalne wagi:\n\n$$a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_i)) = \\vec{w_a}\\operatorname{tanh}(W_a\\vec{s^{k-1}} + U_a\\vec{v}(t_i))$$\n\n**Pytanie**: jakie rozmiary mają macierze $W_a$, $U_a$ i wektor $w_a$?\n\nPowtórzmy, że wartości $a$ są wartościami skalarnymi, natomiast nie są one znormalizowane (nie sumują się do jedynki), normalizujemy je używając schematu podobnego do softmaxa:\n\n$$\\alpha_{i} = \\frac{e^{a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_i))}}{\\sum_j e^{a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_j))}}$$\n\nWektor kontekstu $\\vec{\\xi^k}$ będzie po prostu średnią ważoną wektorowych reprezentacji słów:\n\n$$\\vec{\\xi^k} = \\sum_i \\alpha_i\\vec{v}(t_i)$$\n\n**Pytanie**: zasadniczo atencja jest środkiem do celu (żeby sieć się sprawniej uczyła), czy można atencja sama w sobie może być do czegoś przydatna?\n\n"]}],"metadata":{"org":null,"kernelspec":{"display_name":"Python 3","language":"python","name":"python3"},"language_info":{"codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"file_extension":".py","mimetype":"text/x-python","name":"python","nbconvert_exporter":"python","pygments_lexer":"ipython3","version":"3.5.2"}},"nbformat":4,"nbformat_minor":0}
|