自然语言处理中的循环神经网络：原理、应用与挑战

### 自然语言处理中的循环神经网络：原理、应用与挑战 #### 1. 传统句子分类方法的局限 在自然语言处理（NLP）领域，有一种简单且常用的句子分类方法，即对词向量进行平均。然而，这种方法存在一个关键问题：它无法考虑词序。例如，“Mary loves John” 和 “John loves Mary” 经过平均处理后会得到相同的向量表示，但在实际应用中，这两个句子的语义截然不同。 当我们人类阅读句子时，并非孤立地读取每个单词，而是从句子开头逐词扫描，并在短期记忆中保留已读部分的语义，直至读完整个句子，从而理解其完整含义。这与简单的词向量平均方法有很大差异。 #### 2. 循环神经网络（RNN）的抽象概念 为了模拟人类阅读句子的增量过程，我们可以设计一种神经网络结构，即循环神经网络（RNN）。RNN 的核心操作可以分解为以下一系列重复步骤： 1. 读取一个单词。 2. 根据已读内容（即“心理状态”）理解该单词的含义。 3. 更新“心理状态”。 4. 移动到下一个单词。 下面通过一个具体例子来说明。假设输入句子为 `sentence = ["john", "loves", "mary", "."]`，每个单词已经表示为词嵌入向量，“心理状态”用 `state` 表示，并通过 `init_state()` 进行初始化。那么，阅读过程可以用以下增量操作表示： ```python state = init_state() state = update(state, v("john")) state = update(state, v("loves")) state = update(state, v("mary")) state = update(state, v(".")) ``` 最终的 `state` 值就成为了整个句子的表示。需要注意的是，如果改变单词的处理顺序，最终的 `state` 值也会改变，这意味着 `state` 编码了词序信息。 用 Python 伪代码表示 RNN 的工作过程如下： ```python def rnn(words): state = init_state() for word in words: state = update(state, word) return state ``` 在这个过程中，`state` 首先被初始化，然后在迭代过程中不断传递和更新。对于每个输入单词，`state` 根据前一个状态和当前输入使用 `update` 函数进行更新。循环内的代码块对应的网络子结构称为单元（cell），当输入耗尽时，循环停止，最终的 `state` 值就是 RNN 的输出结果。 #### 3. 简单 RNN 与非线性激活函数 在实现 RNN 的 `update` 函数时，我们可以参考线性层的实现方式。对于简单 RNN，`update` 函数可以定义为： ```python def update_simple(state, word): return f(w1 * state + w2 * word + b) ``` 这种由该类型 `update` 函数定义的 RNN 称为简单 RNN 或 Elman RNN，它是最简单的 RNN 结构之一。其中，`f()` 是一个激活函数，也称为非线性函数，它以非线性方式变换输入（单个值或向量）。 为了说明激活函数的重要性，我们以识别英语句子语法正确性的 RNN 为例。假设我们的“语言”中只有四个单词：“I”、“you”、“am” 和 “are”，“I am” 和 “you are” 是语法正确的句子，而 “I are” 和 “you am” 是错误的。我们希望构建一个 RNN，对正确句子输出 1，错误句子输出 0。 首先，我们为每个单词赋予预定义的词嵌入值，如下表所示： | 单词 | 词嵌入 | | ---- | ---- | | I | [-1, 1] | | you | [1, -1] | | am | [-1, -1] | | are | [1, 1] | 如果没有激活函数，`update_simpl