基于自注意力机制（Self-Attention）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，旨在将文本转换为低维、稠密的数值向量（即嵌入表示），并保留语义信息。传统方法如词袋模型或静态词向量（如Word2Vec）无法有效捕捉上下文动态特征。自注意力机制通过计算序列中每个词与其他词的关联权重，生成上下文感知的文本表示。本题目要求详解如何利用自注意力机制学习文本的语义表示，包括权重计算、多头扩展及实际应用。

解题过程

1. 自注意力机制的基本原理

• 目标：对输入序列中的每个词，生成一个融合全局上下文信息的向量表示。
• 输入：序列的初始嵌入表示 \(X = [x_1, x_2, ..., x_n]\)，其中 \(x_i \in \mathbb{R}^{d}\) 是第 \(i\) 个词的词向量。
• 核心计算：
  • 通过线性变换生成查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量：

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

其中 $ W^Q, W^K, W^V \in \mathbb{R}^{d \times d_k} $ 为可学习参数。  

• 计算注意力权重：

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

- $ QK^T $ 计算词对之间的相似度，除以 $ \sqrt{d_k} $ 防止梯度消失。  
- softmax 将相似度归一化为权重，加权求和 $ V $ 得到输出。  

2. 多头注意力（Multi-Head Attention）

• 动机：单一注意力可能仅聚焦特定模式（如局部依赖），多头机制可捕捉多样化的上下文关系。
• 步骤：
  • 将 \(Q, K, V\) 拆分为 \(h\) 个头（如 \(h=8\)），每个头独立计算注意力：

\[ \text{Head}_i = \text{Attention}(XW_i^Q, XW_i^K, XW_i^V) \]

• 拼接所有头的输出并线性变换：

\[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{Head}_1, ..., \text{Head}_h)W^O \]

其中 $ W^O \in \mathbb{R}^{h \cdot d_v \times d} $ 用于整合信息。  

3. 文本表示生成与优化

• 位置编码：自注意力本身无位置信息，需通过正弦函数或可学习参数添加位置编码。
• 输出处理：
  • 对序列中每个词生成增强后的向量表示，可通过池化（如平均池化）得到整个文本的固定维表示。
  • 将该表示输入下游任务（如分类、相似度计算）的损失函数（如交叉熵）中，反向传播优化注意力参数。

4. 应用示例：文本分类

• 输入句子 → 词嵌入 → 多头自注意力 → 全局平均池化 → 全连接层 → softmax 分类。
• 可视化注意力权重可解释模型聚焦的关键词（如情感分析中的情感词）。

关键优势

• 长程依赖捕捉：直接计算任意词对关系，避免RNN的梯度消失问题。
• 并行化：不同于序列化模型，自注意力可同时计算所有位置的表示。
• 可解释性：注意力权重揭示词对重要性，辅助分析模型决策。

通过上述步骤，自注意力机制能够动态学习上下文敏感的文本表示，成为预训练模型（如BERT）及各类NLP任务的基础模块。