自然語言處理領域的殿堂標志 BERT 并非橫空出世，背后有它的發(fā)展原理。今天，螞蟻金服財富對話算法團隊整理對比了深度學習模型在自然語言處理領域的發(fā)展歷程。從簡易的神經(jīng)元到當前最復雜的BERT模型，深入淺出地介紹了深度學習在 NLP 領域進展，并結合工業(yè)界給出了未來的 NLP 的應用方向，相信讀完這篇文章，你對深度學習的整體脈絡會有更加深刻認識。

一個神經(jīng)網(wǎng)絡結構通常包含輸入層、隱藏層、輸出層。輸入層是我們的 features (特征)，輸出層是我們的預測 (prediction)。神經(jīng)網(wǎng)絡的目的是擬合一個函數(shù) f*：features -> prediction。在訓練期間，通過減小 prediction 和實際 label 的差異的這種方式，來更改網(wǎng)絡參數(shù)，使當前的網(wǎng)絡能逼近于理想的函數(shù) f*。

神經(jīng)元(Neural Cell)

神經(jīng)網(wǎng)絡層的基本組成成員為神經(jīng)元，神經(jīng)元包含兩部分，一部分是上一層網(wǎng)絡輸出和當前網(wǎng)絡層參數(shù)的一個線性乘積，另外一部分是線性乘積的非線性轉(zhuǎn)換。(如果缺少非線性轉(zhuǎn)換，則多層線性乘積可以轉(zhuǎn)化為一層的線性乘積)

圖一

淺層神經(jīng)網(wǎng)絡( Neural Network )

只有一層隱藏層的，我們稱為淺層網(wǎng)絡。

圖二

深度學習網(wǎng)絡（Multilayer Perceptron）

相對于淺層網(wǎng)絡結構，有兩層、三層及以上隱藏層的我們就可以稱為深度網(wǎng)絡。

圖三

在通常的理解中，一個足夠?qū)挼木W(wǎng)絡，是能夠擬合任何函數(shù)的。而一個深層網(wǎng)絡，則能夠用更少的參數(shù)來擬合該函數(shù)，因為深層的神經(jīng)元可以獲取比淺層神經(jīng)元更復雜的特征表示。

在圖二及三所示網(wǎng)絡，我們稱為全連接網(wǎng)絡，也就是隱藏層的神經(jīng)元會和上一層所有的神經(jīng)元輸出相關。和全連接網(wǎng)絡相對應的，是只和上一層部分神經(jīng)元輸出連接的網(wǎng)絡，如下文介紹的卷積網(wǎng)絡。

卷積網(wǎng)絡(CNN)

卷積網(wǎng)絡神經(jīng)元只和上一層的部分神經(jīng)元輸出是連接的。（在直覺上，是因為人的視覺神經(jīng)元觸突只對局部信息敏感，而不是全局所有信息都對同一個觸突產(chǎn)生等價作用）

同一個卷積核從左到右，從上到下和輸入做乘積，得到了不同強度的輸出。從直覺上來理解，卷積核對原始數(shù)據(jù)的不同數(shù)據(jù)分布的敏感度是不一樣的。如果把卷積核理解為是某種 pattern，那么符合這種 pattern 的數(shù)據(jù)分布會得到比較強的輸出，而不符合這種 pattern 的輸出則得到弱的，甚至是不輸出。

一個卷積核是一個 pattern 提取器， 多個卷積核就是多個 pattern 提取器。通過多個特征提取器對原始數(shù)據(jù)做特征提取轉(zhuǎn)換，就構成了一層卷積。

Alex Net, 因為 GPU 內(nèi)存的原因，Alex 使用了兩塊 GPU 對模型做了切割，本質(zhì)上的卷積層是用于特征提取， 最大池化層用于提取強特征及減少參數(shù)，全連接層則是所有高級特征參與到最后分類決策中去。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)

CNN是對空間上特征的提取， RNN則是對時序上特征的提取。

在RNN中，x1 , x2, x3, xt 是在時序上不一樣的輸入，而 V， U， W 三個矩陣則是共享。同時 RNN 網(wǎng)絡中保存了自己的狀態(tài) S。 S 隨著輸入而改變，不同的輸入/不同時刻的輸入或多或少影響 RNN 網(wǎng)絡的狀態(tài) S。而 RNN 網(wǎng)絡的狀態(tài) S 則決定最后的輸出。

在直覺上，我們理解 RNN 網(wǎng)絡是一個可模擬任何函數(shù)的一個神經(jīng)網(wǎng)絡( action )，加上同時有一份自己的歷史存儲( memory )，action+memory 兩者讓 RNN 成為了一個圖靈機器。

長短期記憶網(wǎng)絡( LSTM )

RNN 的問題是非線性操作 σ 的存在且每一步間通過連乘操作傳遞，會導致長序列歷史信息不能很好的傳遞到最后，而有了 LSTM 網(wǎng)絡。

在 lstmcell 中， 包含了通常意義上的遺忘門（點乘，決定什么要從狀態(tài)中去除），輸入更新門（按位相加，決定什么要添加到狀態(tài)中去），輸出門（點乘，決定狀態(tài)的輸出是什么？）雖然看起來很復雜，本質(zhì)上是矩陣的運算。

為了簡化運算，后面有 lstm 的變種 GRU， 如下圖：

文本卷積網(wǎng)絡 (TextCNN)

CNN 在計算機識別領域中應用廣泛，其捕捉局部特征的能力非常強，為分析和利用圖像數(shù)據(jù)的研究者提供了極大的幫助。TextCNN 是2014年 Kim 在 EMNLP 上提出將 CNN 應用于 NLP 的文本分類任務中。

從直觀上理解，TextCNN 通過一維卷積來獲取句子中 n-gram 的特征表示。TextCNN 對文本淺層特征的抽取能力很強，在短文本領域如搜索、對話領域?qū)Ｗ⒂谝鈭D分類時效果很好，應用廣泛，且速度快，一般是首選；對長文本領域，TextCNN 主要靠 filter 窗口抽取特征，在長距離建模方面能力受限，且對語序不敏感。

卷積核( filter )→ n-gram 特征

文本卷積與圖像卷積的不同之處在于只在文本序列的一個方向做卷積。對句子單詞每個可能的窗口做卷積操作得到特征圖( feature map )。

其中，。對 feature map 做最大池化( max-pooling )操作，取中最大值max{c} 作為 filter 提取出的 feature。通過選擇每個 feature map 的最大值，可捕獲其最重要的特征。

每個 filter 卷積核產(chǎn)生一個 feature ,一個 TextCNN 網(wǎng)絡包括很多不同窗口大小的卷積核，如常用的 filter size ∈{3,4,5} 每個 filter 的 featuremaps=100。

增強序列推理模型(ESIM)

ESIM (Enhanced Sequential Inference Model) 為短文本匹配任務中常用且有力的模型。它對于 LSTM 的加強主要在于：將輸入的兩個 LSTM 層( Encoding Layer) 通過序列推理交互模型輸出成新的表征。

圖片來源：paper《Enhanced LSTM for Natural LanguageInference》

如圖所示，ESIM 為圖的左邊部分。整體網(wǎng)絡結構其實比較明確，整條通路大致包括三個步驟。

步驟一：編碼層。 該步驟每個 token 將預訓練的編碼通過 Bi-LSTM 層，從而獲取了“新的編碼”，其目的是通過 LSTM 學習每個 token 的上下文信息。

步驟二：局部推理層。 步驟二本質(zhì)是一個句間注意力( intra-sentence attention )的計算過程。通過將兩句在步驟一中獲取的結果做 intra-sentence attention 操作，我們在這里可以獲取到一個新的向量表征。接下來對向量的前后變化進行了計算，該做法的目的是進一步抽取局部推理信息在 attention 操作的前后變化，并捕捉其中的一些推理關系，如前后關系等。

步驟三：組合推理&預測層。 再次將抽取后的結果通過 Bi-LSTM，并使用Avarage&Maxpooling 進行池化（其具體操作就是分別進行 average 和 max pooling 并進行 concat），最后加上全連接層進行 Softmax 預測其概率。

ELMo

直觀上來講，ELMo(Embedding from Language Model) 解決了一詞多義的問題， 例如詢問“蘋果”的詞向量是什么，ELMo 會考慮是什么語境下的“蘋果”，我們應該去詢問“蘋果股價”里的“蘋果”詞向量是什么。ELMo 通過提供詞級別、攜帶上下文信息的動態(tài)表示，能有效的捕捉語境信息。ELMo 的提出對后面的的 GPT 和 BRET有一個很好的引導和啟發(fā)的作用。一個好的詞向量，應滿足兩個特點：

1. 能夠反映出語義和語法的復雜特征。
2. 能夠準確對不同上下文產(chǎn)生合適語義。

傳統(tǒng)的 word2vec 對每個 word 只有一個固定的 embedding 表達，不能產(chǎn)生攜帶上下文信息的 embedding，對多義詞無法結合語境判斷。ELMo 中的每個單詞都要先結合語境通過多層 LSTM 網(wǎng)絡才得到最后的表達，LSTM 是為捕獲上下文信息而生，因而 ELMo 能結合更多的上下文語境，在一詞多意上的效果比 word2vec 要好。

ELMo 預訓練時的網(wǎng)絡結構圖與傳統(tǒng)語言模型有點類似，直觀理解為將中間的非線性層換成了 LSTM，利用 LSTM 網(wǎng)絡更好的提取每個單詞在當前語境中的上下文信息，同時增加了前向和后向上下文信息。.