基于自注意力机制（Self-Attention）的文本表示学习算法

字数 1923 2025-11-06 12:40:14

基于自注意力机制（Self-Attention）的文本表示学习算法

题目描述
在自然语言处理中，如何有效捕捉文本中词与词之间的依赖关系是核心挑战之一。传统循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）在处理长距离依赖时存在局限性（如梯度消失或局部感知）。自注意力机制（Self-Attention）通过计算序列中每个词与其他所有词的关联权重，直接建模全局依赖关系，从而生成更丰富的文本表示。本题目将详解自注意力机制的原理、计算步骤及其在文本表示学习中的应用。

解题过程

1. 问题定义与输入表示

假设输入序列为 \(X = [x_1, x_2, ..., x_n]\)，其中 \(x_i\) 是第 \(i\) 个词的词向量（维度为 \(d_{\text{model}}\)）。目标是为每个词生成一个上下文感知的表示 \(Z = [z_1, z_2, ..., z_n]\)，其中 \(z_i\) 融合了序列中所有词对 \(x_i\) 的贡献。

2. 自注意力机制的核心思想

自注意力通过三个可学习的权重矩阵（Query、Key、Value）将输入向量映射到三个空间：

Query（查询）：表示当前词需要关注其他哪些词。
Key（键）：表示其他词如何被当前词查询。
Value（值）：包含每个词的实际信息，用于加权求和。

具体步骤：

步骤1：线性变换生成Q、K、V

对每个输入向量 \(x_i\) 分别乘以权重矩阵 \(W^Q\)、\(W^K\)、\(W^V\)（维度均为 \(d_{\text{model}} \times d_k\)），得到：

\[q_i = x_i W^Q, \quad k_i = x_i W^K, \quad v_i = x_i W^V \]

其中 \(d_k\) 是Q、K的维度（通常设为 \(d_{\text{model}}\) 的倍数或约数）。

步骤2：计算注意力分数

通过点积计算每个查询 \(q_i\) 与所有键 \(k_j\) 的相似度：

\[\text{score}(q_i, k_j) = q_i \cdot k_j^T \]

得到分数矩阵 \(S \in \mathbb{R}^{n \times n}\)，其中 \(S_{ij}\) 表示词 \(i\) 对词 \(j\) 的关注程度。

步骤3：缩放与Softmax归一化

为防止点积结果过大导致梯度消失，将分数除以 \(\sqrt{d_k}\)（缩放因子），再应用Softmax归一化：

\[A_{ij} = \text{Softmax}\left( \frac{S_{ij}}{\sqrt{d_k}} \right) = \frac{\exp(S_{ij} / \sqrt{d_k})}{\sum_{j=1}^n \exp(S_{ij} / \sqrt{d_k})} \]

得到注意力权重矩阵 \(A\)，每行和为1。

步骤4：加权求和生成输出

用注意力权重对Value向量加权求和，得到每个词的新表示：

\[z_i = \sum_{j=1}^n A_{ij} v_j \]

输出 \(Z = [z_1, z_2, ..., z_n]\) 即为自注意力后的文本表示。

3. 多头注意力（Multi-Head Attention）

为捕捉不同子空间的依赖关系（如语法、语义），使用多个独立的注意力头：

每个头使用不同的 \(W^Q_h, W^K_h, W^V_h\)（\(h=1,...,H\)），并行计算注意力。
将多个头的输出拼接后通过线性层融合：

\[Z_{\text{multi}} = \text{Concat}(Z_1, Z_2, ..., Z_H) W^O \]

其中 \(W^O\) 是输出权重矩阵。

4. 在文本表示学习中的应用

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。
层归一化与残差连接：通常与Transformer架构结合，避免深层网络退化。
下游任务：生成的表示可直接用于文本分类、机器翻译等任务。

关键点总结

自注意力通过全局交互捕捉长距离依赖，避免了RNN/CNN的局限性。
缩放点积注意力防止梯度不稳定，Softmax确保权重归一化。
多头机制增强模型对不同语义关系的建模能力。
该方法为Transformer等现代NLP模型奠定了核心基础。

基于自注意力机制（Self-Attention）的文本表示学习算法题目描述在自然语言处理中，如何有效捕捉文本中词与词之间的依赖关系是核心挑战之一。传统循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）在处理长距离依赖时存在局限性（如梯度消失或局部感知）。自注意力机制（Self-Attention）通过计算序列中每个词与其他所有词的关联权重，直接建模全局依赖关系，从而生成更丰富的文本表示。本题目将详解自注意力机制的原理、计算步骤及其在文本表示学习中的应用。解题过程 1. 问题定义与输入表示假设输入序列为 \( X = [ x_ 1, x_ 2, ..., x_ n] \)，其中 \( x_ i \) 是第 \( i \) 个词的词向量（维度为 \( d_ {\text{model}} \)）。目标是为每个词生成一个上下文感知的表示 \( Z = [ z_ 1, z_ 2, ..., z_ n] \)，其中 \( z_ i \) 融合了序列中所有词对 \( x_ i \) 的贡献。 2. 自注意力机制的核心思想自注意力通过三个可学习的权重矩阵（Query、Key、Value）将输入向量映射到三个空间： Query（查询）：表示当前词需要关注其他哪些词。 Key（键）：表示其他词如何被当前词查询。 Value（值）：包含每个词的实际信息，用于加权求和。具体步骤：步骤1：线性变换生成Q、K、V 对每个输入向量 \( x_ i \) 分别乘以权重矩阵 \( W^Q \)、\( W^K \)、\( W^V \)（维度均为 \( d_ {\text{model}} \times d_ k \)），得到： \[ q_ i = x_ i W^Q, \quad k_ i = x_ i W^K, \quad v_ i = x_ i W^V \] 其中 \( d_ k \) 是Q、K的维度（通常设为 \( d_ {\text{model}} \) 的倍数或约数）。步骤2：计算注意力分数通过点积计算每个查询 \( q_ i \) 与所有键 \( k_ j \) 的相似度： \[ \text{score}(q_ i, k_ j) = q_ i \cdot k_ j^T \] 得到分数矩阵 \( S \in \mathbb{R}^{n \times n} \)，其中 \( S_ {ij} \) 表示词 \( i \) 对词 \( j \) 的关注程度。步骤3：缩放与Softmax归一化为防止点积结果过大导致梯度消失，将分数除以 \( \sqrt{d_ k} \)（缩放因子），再应用Softmax归一化： \[ A_ {ij} = \text{Softmax}\left( \frac{S_ {ij}}{\sqrt{d_ k}} \right) = \frac{\exp(S_ {ij} / \sqrt{d_ k})}{\sum_ {j=1}^n \exp(S_ {ij} / \sqrt{d_ k})} \] 得到注意力权重矩阵 \( A \)，每行和为1。步骤4：加权求和生成输出用注意力权重对Value向量加权求和，得到每个词的新表示： \[ z_ i = \sum_ {j=1}^n A_ {ij} v_ j \] 输出 \( Z = [ z_ 1, z_ 2, ..., z_ n ] \) 即为自注意力后的文本表示。 3. 多头注意力（Multi-Head Attention）为捕捉不同子空间的依赖关系（如语法、语义），使用多个独立的注意力头：每个头使用不同的 \( W^Q_ h, W^K_ h, W^V_ h \)（\( h=1,...,H \)），并行计算注意力。将多个头的输出拼接后通过线性层融合： \[ Z_ {\text{multi}} = \text{Concat}(Z_ 1, Z_ 2, ..., Z_ H) W^O \] 其中 \( W^O \) 是输出权重矩阵。 4. 在文本表示学习中的应用位置编码：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。层归一化与残差连接：通常与Transformer架构结合，避免深层网络退化。下游任务：生成的表示可直接用于文本分类、机器翻译等任务。关键点总结自注意力通过全局交互捕捉长距离依赖，避免了RNN/CNN的局限性。缩放点积注意力防止梯度不稳定，Softmax确保权重归一化。多头机制增强模型对不同语义关系的建模能力。该方法为Transformer等现代NLP模型奠定了核心基础。