用 RNN 训练语言模型生成文本

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本文结构：

1. 什么是 Language Model？
2. 怎么实现？怎么应用？

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cs224d Day 8: 项目2-用 RNN 建立 Language Model 生成文本
课程项目描述地址。

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什么是 Language Model？

Language Model 是 NLP 的基础，是语音识别, 机器翻译等很多NLP任务的核心。

参考：

实际上是一个概率分布模型 P ，对于语言里的每一个字符串 S 给出一个概率 P(S) 。

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怎么实现？怎么应用？

我们先训练一个语言模型，然后用它来生成句子。感兴趣的话可以去这里看完整代码。

1.问题识别：

我们要做的是，用 RNN 通过隐藏层的反馈信息来给历史数据 xt,xt−1,...,x1 建模。

例如，输入一个起始文本：'in palo alto'，生成后面的100个单词。

其中 Palo Alto 是 California 的一个城市。

2.模型：

语言模型：给了 x1, . . . , xt， 通过计算下面的概率，预测 xt+1：

模型如下：

其中参数：

h^t 是t时刻的隐藏层，e^t 是输入层，就是 one-hot 向量 x^t 与 L 作用后得到的词向量，H 是隐藏层转换矩阵，I 是输入层词表示矩阵，U 是输出层词表示矩阵，b1，b2 是 biases，这几个是我们需要训练的参数。

我们用 cross-entropy loss 来衡量误差，使之达到最小：

我们通过评价 perplexity 也就是下面这个式子，来评价模型的表现：

当我们在最小化 mean cross-entropy 的同时，也达到了最小化 mean perplexity 的目的，因为 perplexity 就是 cross entropy 的指数形式。具体推导参考

对 J 求在 t 时刻的 各参数的偏导：

RNN 在一个时间点的 模型结构 如下：

将模型展开3步得到如下结构：

关于 t 时刻的 J 对 t－1 时刻的参数 L，H，I，b1 求导：

接下来用 Adam potimizer 来训练模型，得到 loss 最小时的参数。
再用训练好的模型去生成文本。

3.文本生成的实现

• 一共迭代max epoch次，
• 每一次都代入 training 数据，训练模型，并得到 perplexity 值，
• 再选择最小的 valid perplexity 并保存相应的 weights，
• 用模型作用在输入的初始文本，生成后面的单词。

def test_RNNLM(): config = Config() gen_config = deepcopy(config) gen_config.batch_size = gen_config.num_steps = 1 # We create the training model and generative model with tf.variable_scope('RNNLM') as scope: model = RNNLM_Model(config) # 要训练的model # This instructs gen_model to reuse the same variables as the model above scope.reuse_variables() gen_model = RNNLM_Model(gen_config) # 要reuse的model init = tf.initialize_all_variables() saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as session: best_val_pp = float('inf') best_val_epoch = 0 session.run(init) for epoch in xrange(config.max_epochs): # 迭代max epoch次 print 'Epoch {}'.format(epoch) start = time.time() ### train_pp = model.run_epoch( session, model.encoded_train, train_op=model.train_step) valid_pp = model.run_epoch(session, model.encoded_valid) # 代入encoded train和valid数据，训练model，得到perplexity print 'Training perplexity: {}'.format(train_pp) # training data和validation data的 perplexity print 'Validation perplexity: {}'.format(valid_pp) if valid_pp < best_val_pp:="" best_val_pp="valid_pp" best_val_epoch="epoch" saver.save(session,="" './ptb_rnnlm.weights')="" #="" 选择最小的="" valid="" perplexity="" 并保存相应的weights="" if="" epoch="" -="" best_val_epoch=""> config.early_stopping: break print 'Total time: {}'.format(time.time() - start) saver.restore(session, 'ptb_rnnlm.weights') test_pp = model.run_epoch(session, model.encoded_test) # model.run_epoch，训练这个model print '=-=' * 5 print 'Test perplexity: {}'.format(test_pp) print '=-=' * 5 starting_text = 'in palo alto' while starting_text: print ' '.join(generate_sentence( session, gen_model, gen_config, starting_text=starting_text, temp=1.0)) # 用模型作用在输入的初始文本，生成后面的单词 starting_text = raw_input('> ')if __name__ == '__main__': test_RNNLM()

4.模型是怎么训练的呢？

• 首先导入数据 training，validation，test：

def load_data(self, debug=False): '''Loads starter word-vectors and train/dev/test data.''' self.vocab = Vocab() self.vocab.construct(get_ptb_dataset('train')) self.encoded_train = np.array( [self.vocab.encode(word) for word in get_ptb_dataset('train')], # 将句子get成word，再encode成one－hot向量 dtype=np.int32)

接下来建立神经网络：

• 添加 embedding 层：

def add_embedding(self): '''Add embedding layer. variables you will need to create: L: (len(self.vocab), embed_size) Returns: inputs: List of length num_steps, each of whose elements should be a tensor of shape (batch_size, embed_size). ''' # The embedding lookup is currently only implemented for the CPU with tf.device('/cpu:0'): embedding = tf.get_variable( 'Embedding', [len(self.vocab), self.config.embed_size], trainable=True) # L: (len(self.vocab), embed_size) inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_placeholder) # Looks up ids in a list of embedding tensors. inputs = [ tf.squeeze(x, [1]) for x in tf.split(1, self.config.num_steps, inputs)] # remove specific dimensions of size 1 at postion=[1] return inputs

• 添加 RNN 层：

def add_model(self, inputs): with tf.variable_scope('InputDropout'): inputs = [tf.nn.dropout(x, self.dropout_placeholder) for x in inputs] # dropout of inputs with tf.variable_scope('RNN') as scope: self.initial_state = tf.zeros( # initial state of RNN [self.config.batch_size, self.config.hidden_size]) state = self.initial_state rnn_outputs = [] for tstep, current_input in enumerate(inputs): # tstep 多少个时刻，多少个单词 if tstep > 0: scope.reuse_variables() RNN_H = tf.get_variable( 'HMatrix', [self.config.hidden_size, self.config.hidden_size]) RNN_I = tf.get_variable( 'IMatrix', [self.config.embed_size, self.config.hidden_size]) RNN_b = tf.get_variable( 'B', [self.config.hidden_size]) state = tf.nn.sigmoid( tf.matmul(state, RNN_H) + tf.matmul(current_input, RNN_I) + RNN_b) # 这里state是当前时刻的隐藏层 rnn_outputs.append(state) # 不过它在下一个循环中就被用了，所以也是用来存上一时刻隐藏层的 self.final_state = rnn_outputs[-1] with tf.variable_scope('RNNDropout'): rnn_outputs = [tf.nn.dropout(x, self.dropout_placeholder) for x in rnn_outputs] # dropout of outputs return rnn_outputs

• 建立 projection 层：

def add_projection(self, rnn_outputs): with tf.variable_scope('Projection'): U = tf.get_variable( 'Matrix', [self.config.hidden_size, len(self.vocab)]) proj_b = tf.get_variable('Bias', [len(self.vocab)]) outputs = [tf.matmul(o, U) + proj_b for o in rnn_outputs] # outputs＝rnn_outputs＊U＋b2 return outputs

用 cross entropy 计算 loss：

def add_loss_op(self, output): all_ones = [tf.ones([self.config.batch_size * self.config.num_steps])] cross_entropy = sequence_loss( # cross entropy [output], [tf.reshape(self.labels_placeholder, [-1])], all_ones, len(self.vocab)) tf.add_to_collection('total_loss', cross_entropy) loss = tf.add_n(tf.get_collection('total_loss')) # 最终的loss return loss

• 用 Adam 最小化 loss:

def add_training_op(self, loss): optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.config.lr) train_op = optimizer.minimize(self.calculate_loss) # 用Adam最小化loss return train_op

每一次训练后，得到了最小化 loss 相应的 weights。

训练后的模型，就可以用来生成文本了：

while starting_text: print ' '.join(generate_sentence( session, gen_model, gen_config, starting_text=starting_text, temp=1.0)) # 用模型作用在输入的初始文本，生成后面的单词 starting_text = raw_input('> ')

[cs224d]

Day 1. 深度学习与自然语言处理 主要概念一览
Day 2. TensorFlow 入门
Day 3. word2vec 模型思想和代码实现
Day 4. 怎样做情感分析
Day 5. CS224d－Day 5: RNN快速入门
Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
Day 7. 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
Day 8. 用 RNN 训练语言模型生成文本
Day 9. RNN与机器翻译
Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树
Day 11. RNN的高级应用

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