基于自注意力机制的文本表示学习算法
字数 1812 2025-10-28 08:36:45

基于自注意力机制的文本表示学习算法

题目描述

文本表示学习是自然语言处理的核心任务之一，旨在将文本转换为低维、稠密的向量表示，同时保留语义信息。传统方法（如词袋模型或TF-IDF）存在高维稀疏、忽略上下文等问题。本题要求设计一种基于自注意力机制的文本表示学习算法，能够动态捕捉文本中不同词的重要性，并生成高质量的句子或文档级向量表示。

解题过程

步骤1：问题分析

  1. 目标：将变长文本映射为固定维度的向量，且相似文本的向量距离应接近。
  2. 挑战：
    • 词序敏感性：传统词袋模型无法区分“猫追狗”和“狗追猫”。
    • 长距离依赖：例如“虽然……但是……”的关联关系需全局捕捉。
    • 词重要性差异：如“北京是中国的首都”中，“北京”和“首都”比“是”更重要。
  3. 自注意力的优势：通过计算词与词之间的关联权重，动态分配重要性，并并行处理序列。

步骤2：输入表示层

  1. 词嵌入：将每个词转换为向量（如通过Word2Vec或随机初始化）。
    • 输入序列：\(X = [x_1, x_2, ..., x_n]\)，其中 \(x_i \in \mathbb{R}^{d}\) 是词向量，\(d\) 为嵌入维度。
  2. 位置编码：自注意力本身不包含位置信息，需通过正弦函数或可学习参数添加位置编码：

\[ \text{Input} = X + P \]

\(P \in \mathbb{R}^{n \times d}\) 为位置编码矩阵，确保模型感知词序。

步骤3：自注意力机制核心计算

  1. 查询（Q）、键（K）、值（V）生成：
    • 对输入矩阵 \(H \in \mathbb{R}^{n \times d}\) 线性变换得到：

\[ Q = HW^Q, \quad K = HW^K, \quad V = HW^V \]

\(W^Q, W^K, W^V \in \mathbb{R}^{d \times d_k}\) 为可训练参数，\(d_k\) 为投影维度（常取 \(d_k = d\)）。

  1. 注意力权重计算：
    • 通过点积计算词间关联度，缩放后应用Softmax：

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

  • 缩放因子 \(\sqrt{d_k}\) 防止点积过大导致梯度消失。
  • 输出矩阵的每一行是词向量的加权和，权重由与其他词的相似度决定。

步骤4：多头注意力与残差连接

  1. 多头注意力：
    • 使用多组 \(W^Q, W^K, W^V\) 并行计算注意力，捕捉不同子空间的语义关系。

\[ \text{MultiHead}(H) = \text{Concat}(\text{head}_1, ..., \text{head}_h)W^O \]

其中 \(\text{head}_i = \text{Attention}(HW_i^Q, HW_i^K, HW_i^V)\)，\(W^O\) 为输出投影矩阵。
2. 残差连接与层归一化：

\[ H' = \text{LayerNorm}(H + \text{MultiHead}(H)) \]

避免深层网络退化，加速训练。

步骤5：文本向量生成

  1. 池化操作：
    • 对自注意力输出的 \(n\) 个向量进行聚合，常见方法：
      • 均值池化：直接取平均 \(\text{vector} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n h_i\)。
      • CLS令牌：在序列开头添加特殊标记[CLS]，其对应向量作为全文表示。
      • 加权池化：利用注意力权重进一步筛选重要词。
  2. 应用场景：生成的向量可用于文本分类、相似度计算或作为下游任务的输入。

步骤6：训练与优化

  1. 损失函数：根据任务设计（如分类任务用交叉熵，相似度任务用对比损失）。
  2. 参数更新：通过反向传播优化词嵌入、注意力参数等。
  3. 进阶技巧：
    • 预训练（如BERT）提升泛化能力。
    • 引入Transformer编码器堆叠多层，增强表示能力。

关键点总结

  • 自注意力通过动态权重解决长距离依赖和词重要性分配问题。
  • 多头机制与残差结构提升模型表达能力。
  • 池化策略将变长文本转换为固定维度的语义向量。
  • 该方法已成为BERT、GPT等预训练模型的基础，广泛用于NLP任务。
基于自注意力机制的文本表示学习算法 题目描述 文本表示学习是自然语言处理的核心任务之一，旨在将文本转换为低维、稠密的向量表示，同时保留语义信息。传统方法（如词袋模型或TF-IDF）存在高维稀疏、忽略上下文等问题。本题要求设计一种 基于自注意力机制的文本表示学习算法 ，能够动态捕捉文本中不同词的重要性，并生成高质量的句子或文档级向量表示。 解题过程 步骤1：问题分析 目标 ：将变长文本映射为固定维度的向量，且相似文本的向量距离应接近。 挑战 ： 词序敏感性：传统词袋模型无法区分“猫追狗”和“狗追猫”。 长距离依赖：例如“虽然……但是……”的关联关系需全局捕捉。 词重要性差异：如“北京是中国的首都”中，“北京”和“首都”比“是”更重要。 自注意力的优势 ：通过计算词与词之间的关联权重，动态分配重要性，并并行处理序列。 步骤2：输入表示层 词嵌入 ：将每个词转换为向量（如通过Word2Vec或随机初始化）。 输入序列：\( X = [ x_ 1, x_ 2, ..., x_ n] \)，其中 \( x_ i \in \mathbb{R}^{d} \) 是词向量，\( d \) 为嵌入维度。 位置编码 ：自注意力本身不包含位置信息，需通过正弦函数或可学习参数添加位置编码： \[ \text{Input} = X + P \] \( P \in \mathbb{R}^{n \times d} \) 为位置编码矩阵，确保模型感知词序。 步骤3：自注意力机制核心计算 查询（Q）、键（K）、值（V）生成 ： 对输入矩阵 \( H \in \mathbb{R}^{n \times d} \) 线性变换得到： \[ Q = HW^Q, \quad K = HW^K, \quad V = HW^V \] \( W^Q, W^K, W^V \in \mathbb{R}^{d \times d_ k} \) 为可训练参数，\( d_ k \) 为投影维度（常取 \( d_ k = d \)）。 注意力权重计算 ： 通过点积计算词间关联度，缩放后应用Softmax： \[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_ k}}\right)V \] 缩放因子 \( \sqrt{d_ k} \) 防止点积过大导致梯度消失。 输出矩阵的每一行是词向量的加权和，权重由与其他词的相似度决定。 步骤4：多头注意力与残差连接 多头注意力 ： 使用多组 \( W^Q, W^K, W^V \) 并行计算注意力，捕捉不同子空间的语义关系。 \[ \text{MultiHead}(H) = \text{Concat}(\text{head}_ 1, ..., \text{head}_ h)W^O \] 其中 \( \text{head}_ i = \text{Attention}(HW_ i^Q, HW_ i^K, HW_ i^V) \)，\( W^O \) 为输出投影矩阵。 残差连接与层归一化 ： \[ H' = \text{LayerNorm}(H + \text{MultiHead}(H)) \] 避免深层网络退化，加速训练。 步骤5：文本向量生成 池化操作 ： 对自注意力输出的 \( n \) 个向量进行聚合，常见方法： 均值池化 ：直接取平均 \( \text{vector} = \frac{1}{n}\sum_ {i=1}^n h_ i \)。 CLS令牌 ：在序列开头添加特殊标记 [CLS] ，其对应向量作为全文表示。 加权池化 ：利用注意力权重进一步筛选重要词。 应用场景 ：生成的向量可用于文本分类、相似度计算或作为下游任务的输入。 步骤6：训练与优化 损失函数 ：根据任务设计（如分类任务用交叉熵，相似度任务用对比损失）。 参数更新 ：通过反向传播优化词嵌入、注意力参数等。 进阶技巧 ： 预训练（如BERT）提升泛化能力。 引入Transformer编码器堆叠多层，增强表示能力。 关键点总结 自注意力通过动态权重解决长距离依赖和词重要性分配问题。 多头机制与残差结构提升模型表达能力。 池化策略将变长文本转换为固定维度的语义向量。 该方法已成为BERT、GPT等预训练模型的基础，广泛用于NLP任务。