基于自注意力机制（Self-Attention）的文本表示学习算法详解
字数 1611 2025-11-18 16:55:53

基于自注意力机制（Self-Attention）的文本表示学习算法详解

问题描述

在自然语言处理中，如何将文本转换为有意义的向量表示是一个核心问题。传统的词袋模型或循环神经网络（RNN）存在忽略长距离依赖或计算效率低的问题。自注意力机制通过计算序列中每个位置与其他所有位置的关联权重，能够高效捕捉全局依赖关系，生成高质量的文本表示。本题目将详细讲解如何利用自注意力机制学习文本的向量表示。

算法原理

自注意力机制的核心思想是：对于输入序列中的每个元素，通过计算其与序列中所有元素的关联分数，生成一个加权求和的表示。这种表示能够动态融合全局信息，克服了RNN的序列依赖和CNN的局部性限制。

解题步骤

  1. 输入表示

    • 假设输入是一个词序列 \(X = [x_1, x_2, ..., x_n]\)，其中 \(x_i\) 是第 \(i\) 个词的词向量（维度为 \(d_{\text{model}}\)）。
    • 输入序列可表示为矩阵 \(X \in \mathbb{R}^{n \times d_{\text{model}}}\)。

  2. 生成查询、键和值

    • 通过线性变换将输入 \(X\) 映射到三个不同的空间：
      • 查询（Query）：\(Q = X W^Q\)（\(W^Q \in \mathbb{R}^{d_{\text{model}} \times d_k}\)）
      • 键（Key）：\(K = X W^K\)（\(W^K \in \mathbb{R}^{d_{\text{model}} \times d_k}\)）
      • 值（Value）：\(V = X W^V\)（\(W^V \in \mathbb{R}^{d_{\text{model}} \times d_v}\)）
    • 其中 \(d_k\) 和 \(d_v\) 是投影维度，通常设为 \(d_k = d_v = d_{\text{model}}\)。

  3. 计算注意力分数

    • 通过点积计算查询 \(Q\) 和键 \(K\) 的相似度：

\[ \text{Scores} = Q K^T \]

  • 缩放分数以避免梯度消失（缩放因子为 \(\sqrt{d_k}\)）：

\[ \text{Scaled Scores} = \frac{\text{Scores}}{\sqrt{d_k}} \]

  • 应用Softmax归一化得到注意力权重：

\[ A = \text{Softmax}\left( \frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}} \right) \]

  • 输出为权重加权的值向量：

\[ \text{Output} = A V \]

  1. 多头注意力
    • 使用多组 \(W^Q, W^K, W^V\) 并行计算多个注意力头，捕获不同子空间的依赖关系。
    • 将各头的输出拼接后通过线性层融合：

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

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

  1. 文本表示生成
    • 对序列中每个位置的输出向量进行池化（如平均池化或取首词向量）得到全局文本表示。
    • 该表示可直接用于分类、相似度计算等下游任务。

关键点说明

  • 并行计算：自注意力无需按序列顺序计算，显著提升训练效率。
  • 长距离依赖：每个位置直接关联所有其他位置，避免RNN的梯度消失问题。
  • 可解释性：注意力权重可可视化，显示词与词之间的关联强度。

应用场景

  • 机器翻译、文本分类、语义相似度计算等任务中作为核心编码层。
  • 作为预训练模型（如BERT）的基础组件，学习上下文相关的文本表示。
基于自注意力机制（Self-Attention）的文本表示学习算法详解 问题描述 在自然语言处理中，如何将文本转换为有意义的向量表示是一个核心问题。传统的词袋模型或循环神经网络（RNN）存在忽略长距离依赖或计算效率低的问题。自注意力机制通过计算序列中每个位置与其他所有位置的关联权重，能够高效捕捉全局依赖关系，生成高质量的文本表示。本题目将详细讲解如何利用自注意力机制学习文本的向量表示。 算法原理 自注意力机制的核心思想是：对于输入序列中的每个元素，通过计算其与序列中所有元素的关联分数，生成一个加权求和的表示。这种表示能够动态融合全局信息，克服了RNN的序列依赖和CNN的局部性限制。 解题步骤 输入表示 假设输入是一个词序列 \( X = [ x_ 1, x_ 2, ..., x_ n] \)，其中 \( x_ i \) 是第 \( i \) 个词的词向量（维度为 \( d_ {\text{model}} \)）。 输入序列可表示为矩阵 \( X \in \mathbb{R}^{n \times d_ {\text{model}}} \)。 生成查询、键和值 通过线性变换将输入 \( X \) 映射到三个不同的空间： 查询（Query）：\( Q = X W^Q \)（\( W^Q \in \mathbb{R}^{d_ {\text{model}} \times d_ k} \)） 键（Key）：\( K = X W^K \)（\( W^K \in \mathbb{R}^{d_ {\text{model}} \times d_ k} \)） 值（Value）：\( V = X W^V \)（\( W^V \in \mathbb{R}^{d_ {\text{model}} \times d_ v} \)） 其中 \( d_ k \) 和 \( d_ v \) 是投影维度，通常设为 \( d_ k = d_ v = d_ {\text{model}} \)。 计算注意力分数 通过点积计算查询 \( Q \) 和键 \( K \) 的相似度： \[ \text{Scores} = Q K^T \] 缩放分数以避免梯度消失（缩放因子为 \( \sqrt{d_ k} \)）： \[ \text{Scaled Scores} = \frac{\text{Scores}}{\sqrt{d_ k}} \] 应用Softmax归一化得到注意力权重： \[ A = \text{Softmax}\left( \frac{Q K^T}{\sqrt{d_ k}} \right) \] 输出为权重加权的值向量： \[ \text{Output} = A V \] 多头注意力 使用多组 \( W^Q, W^K, W^V \) 并行计算多个注意力头，捕获不同子空间的依赖关系。 将各头的输出拼接后通过线性层融合： \[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_ 1, ..., \text{head}_ h) W^O \] \[ \text{head}_ i = \text{Attention}(Q W_ i^Q, K W_ i^K, V W_ i^V) \] 文本表示生成 对序列中每个位置的输出向量进行池化（如平均池化或取首词向量）得到全局文本表示。 该表示可直接用于分类、相似度计算等下游任务。 关键点说明 并行计算 ：自注意力无需按序列顺序计算，显著提升训练效率。 长距离依赖 ：每个位置直接关联所有其他位置，避免RNN的梯度消失问题。 可解释性 ：注意力权重可可视化，显示词与词之间的关联强度。 应用场景 机器翻译、文本分类、语义相似度计算等任务中作为核心编码层。 作为预训练模型（如BERT）的基础组件，学习上下文相关的文本表示。