文章目录

The Final Project
- The Default Final Project
- - Project Proposal
  - Project Milestone
- Finding Research Topics
再看门控循环单元和MT
- The large output vocabulary problem in NMT (or all NLG)
- - 可能的解决方法
  - MT评价
  - - BLEU Evaluation Metric
如何做一个研究

The Final Project

要么做默认的项目——SQuAD问答
要么自己找一个项目——必须要TA/prof/post/PhD同意
可以使用任何语言/框架，推荐使用Pytorch

The Default Final Project

Building atextualquestionanswering systemforSQuAD
数据集：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
任务示例：

应注意的几个点

Project Proposal

找一个与你的主题相关的研究论文
对于默认的项目，在SQuAD榜单上的一篇论文就可以，但你或许应该从其他地方寻找一些有意思的QA/reading 相关工作
写一篇研究论文的摘要，描述你希望如何使用或获取它的思想，以及你计划如何扩展或改进它到你的最终项目工作中
根据需要描述，特别是对于定制项目：
一个项目计划，相关的现有文献，你将使用/探索的模型的种类；你将使用的数据（以及如何获得），以及你将如何评估成功。

Project Milestone

这是一份进度报告
你不应该半途而废！
描述你所做的实验
描述获得的初步结果
描述你打算如何度过剩下的时间

预计到目前为止，你已经实现了一些系统，并有了一些初步的实验结果（某些不寻常的项目除外）

Finding Research Topics

对于所有的科学，都有一下两种开始的方法

[钉子]从感兴趣的（域）问题开始，并尝试找到比当前已知/使用的更好/更好的解决方法
[锤子]从感兴趣的技术方法开始，找出扩展或改进它的好方法或新的应用方法

Project types
这不是一个详尽的列表，但大多数项目是其中之一

兴趣的应用/任务，探索如何有效地接近/解决它，通常应用现有的神经网络模型
实现一个复杂的神经架构并在一些数据上演示其性能
提出一种新的或变异的神经网络模型并探索其实证成功
分析项目。分析一个模型的行为：它如何表示语言知识，它能处理什么样的现象或它所犯的错误
稀有理论项目：显示模型类型、数据或数据表示的一些有趣的、非平凡的属性

一些例子

使用词级别和字符级别的莎士比亚分格诗歌生成
提出了门控LSTM

3.

4.

How to find an interesting place to start?

看ACL论文选集https://aclanthology.info
也可以看主要的机器学习会议：NeurIPS，ICML，ICLR
看cs224n过去的项目
看看在线预印本服务器，尤其是： https://arxiv.org
甚至可以在现实生活中找一个有趣的问题

一个统计各种任务当前最优解决方案的网站
https://paperswithcode.com/sota

**Finding a topic **

图灵奖获得者、斯坦福大学名誉教授艾德·费根鲍姆说，要听从他的导师艾未未先驱、图灵奖和诺贝尔奖获得者赫伯·西蒙的建议：
“如果你看到一个有很多人工作的研究领域，就去别的地方。”
“If you see a research area where many people are working, go somewhere else.”

对于大多数自定的项目，必须含有

合适的数据，Usuallyaimingat:10,000+ labeled examples by milestone
可行的任务
自动评价标准
NLP是项目的中心

Finding data

可以自己收集数据
- 模型可能采用无监督数据
- 可以自己标注少量数据
- 可以找一个提供有效标注的网站，比如likes，stars，ratings等等
大多数人使用前人建立的数据集

一些数据来源

Linguistic Data Consortium
包含Treebanks, named entities,coreference data,lots of newswire, lots of speech with transcription,parallel MT data
需要付费
Machine translation ：http://statmt.org
Dependency parsing: Universal Dependencies
一些其他数据
- Look at Kaggle
- Look at research papers
- Look at lists of datasets ：https://github.com/niderhoff/nlp-datasets

再看门控循环单元和MT

直觉上，RNN会发生什么？

衡量过去对未来的影响

如上图，相同颜色为所指。使用了链导法则，上式表明了过去（hth_tht）对未来（logp(xt+n∣x<t+n)logp(x_{t+n}|x_{<t+n})logp(xt+n∣x<t+n)）的影响，此影响用未来的误差对现在的偏导衡量
在t处的扰动是如何影响logp(xt+n∣x<t+n)logp(x_{t+n}|x_{<t+n})logp(xt+n∣x<t+n)的？

Backpropagation through Time

问题：梯度消失是个大问题

当梯度为0时，我们无法判断
1. 数据中t和t+n之间没有依赖关系，或者
2. 参数配置错误（消失梯度条件）
普通RNN是否存在这个问题

存在，如下图，会导致梯度消失

Gated Recurrent Unit

这意味着错误必须通过所有中间节点反向传播：
也许我们可以创建自适应的快捷连接

上图与HighwayNet很像，通过utu_tut向量控制哪部分数据（更新后的(^ht)\hat (h_t)(^ht)还是未更新的ht−1h_{t-1}ht−1）传递下去
或者让网络自适应地剪除不必要的连接
注意图中的颜色，与上一种方法相比，这种方法增加了一个重置门。不再是全盘接收上一个时间步的隐藏状态，而是使用向量rtr_trt来控制。

下面用图来总结普通RNN和门控RNN

普通RNN：对于前一时间步的输出全盘读取，然后全盘更新
门控RNN：
改进在于
- 不再是全盘读取，而是选择一个可读取子集，通过向量γ\gammaγ来决定前一时间步的输出hhh有多少参与下一时间步的更新
- 不再是全部更新到下一时间步，而是选择一个可写子集，通过向量uuu来决定哪些数据（hhh还是γ⋅h\gamma \cdot hγ⋅h）选择为下一时间步的输出
  
  注：
  - 门控循环单元更加实际一些
  - 这里的思想与注意力有些重叠
两个最常用的门控循环单元：GRU和LSTM
GRU和我们之间讲的门控RNN差不多，而LSTM有三个门，其中两个来控制从之前的时间步读取多少内容，一个控制向下一时间步传递多少内容。
- LSTM的计算图
  
  LSTM将所有的操作都用作门，所以所有的东西都可以被遗忘或者忽视。
  
  底部非线性的更新就和普通RNN相同
  
  上图中的这部分是关键点，这里没有使用乘，而是使用了加，将非线性的部分与ct−1c_{t-1}ct−1相加得到ctc_tct，类似在ctc_tct和ct−1c_{t-1}ct−1之间增加了一个直接的线性连接。（与最近出现的一些新的架构很类似，如ResNets）

The large output vocabulary problem in NMT (or all NLG)

在seq2seq任务中，我们在解码器部分生成目标序列时，在每个时间步都使用softmax对词表中所有单词求生成概率。这样会消耗大量计算资源
词生成问题：词表规模适中，通常为50K

可能的解决方法

Hierarchical softmax：树结构的词表
Noise-contrastive estimation：binary classification
一次训练一部分词汇；测试一组可能的翻译：Jean, Cho, Memisevic, Bengio. ACL2015
使用注意力弄清楚你在翻译什么：你可以做一些简单的事情，比如查字典
更多的想法：单词片段；char。模型

MT评价

人工评价
- 忠实度和流利度（5 or 7个分数段）
- 错误分类
- 翻译排名比较（例如人工判断两个翻译哪一个更好）
在一个应用中测试，将MT作为子组件
- 例如，外语文献问答
  - 可能无法测试翻译的许多方面（例如，跨语言信息检索）
自动评测：BLEU、其余如TER，METEOR

BLEU Evaluation Metric

(Papineni et al, ACL-2002)

n-gram精确度（分数介于0~1）
- n-gram既能衡量忠实度和流利度
- 对不同n-gram结果几何平均加和
简短惩罚：短的句子更容易得到高分，因此对较短的句子乘一个惩罚
具体计算例子：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/7679284.html
初始的结果显示BLEU分数与人类判断具有线性相关
MT的自动评测
- 人们开始优化系统来提高BLEU分数
  - BLEU分数很快增加
  - 但BLEU与人类对质量的判断之间的相关性一直在下降
  - BLEU的分数现在接近人工翻译的分数，但它们的真实质量仍然远远低于人工翻译
- 提出自动机器翻译评估已经成为它自己的研究领域
  - 有很多建议：TER，METEOR，MaxSim，SEPIA，RTE-MT
  - TERpA 是一个具有代表性的，好处理一些词的选择变化的度量
- MT研究需要一些自动的度量，以允许快速的开发和评估

如何做一个研究

定义任务，例如：Summarization（摘要）
定义数据集
1. 寻找学术数据集
  它们已有baselines
  例如：Newsroom Summarization Dataset：https://summari.es/
2. 定义自己的数据（更难一些，需要新的baselines）
  允许连接到自己的研究
  新的问题提供新的机会
  有创意：Twitter、博客、新闻等。有很多整洁的网站，为新的任务提供创造性的机会
Dataset hygiene ：分离 devtest 和 test，稍后会讨论更多
定义自己的度量
在网上搜索在该任务上已有的度量方法
摘要: Rouge (Recall-Oriented Understudy for GistingEvaluation) ，它定义了人工摘要的 n-gram重叠
人工评价仍然更适合于摘要；你可以做一个小规模的人类计算
建立一个baseline
首先实现一个最简单的模型（通常对unigrams、bigrams 或平均字向量进行逻辑回归）
计算训练集和开发集的度量
分析错误
如果度量令人惊讶且没有错误，那么，完成!问题太简单了。需要重新找个任务
实现现有的神经网络模型
计算训练集和开发集的指标
分析输出和错误
这门课的最低标准
永远要接近您的数据（除了最后的测试集），即要总是在当前数据集上进行实验，不能根据其他数据集去改进模型等等
可视化数据集
收集汇总统计信息
查看错误
分析不同的超参数如何影响性能
尝试一些不同的模型以及模型变体，旨在通过有一个好的实验设置快速迭代

Pots of data

许多公开可用的数据集都是使用train/dev/test结构发布的。我们应该只在开发完成时才运行测试集
这样的拆分以相当大的数据集为前提。
如果没有dev集或者您想要一个单独的tune集，那么您可以通过分割训练数据来创建一个tune集，但你必须权衡它的大小/有用性与减少的train集大小
有一个固定的测试集可以确保所有系统都是根据相同的gold数据进行评估的。这通常是好的，但是如果测试集具有不寻常的属性，从而扭曲了任务的进度，则会出现问题。

Training models and pots of data

在训练时，可能会发生过拟合，即模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差
监测和避免过拟合的方法时使用独立的验证集（开发集）和测试集
在训练集上建立（估计/训练）模型。
通常，然后在另一组独立的数据上设置更多的超参数，即调整集（tuning set ），调整集是超参数的训练集！
当您在dev set（开发测试集或验证集）上运行时，您可以测量进度；如果您经常这样做，那么您就太适合dev集了，所以最好有第二个dev集，即dev2集
只有在最后，你才能在一个测试集上评估和呈现最终的数字•使用最终的测试集极值几次…理想情况下只有一次
train、tune、dev和testset必须完全不同
在训练集上测试是无效的，你会得到一个错误的好成绩。因为可能在训练集上发生过拟合
您需要一个独立的验证集，如果验证集与训练集相同，则无法正确设置超参数
我们需要意识到，每一次通过评估结果的变化而完成的调整，都是对数据集的拟合过程。我们需要对数据集的过拟合，但是不可以在独立测试集上过拟合，否则就失去了测试集的意义

Getting your neural network to train

以积极的态度开始
认识到残酷的现实
- 有很多事情会导致神经网络不会学习或学习的不好，找到并修正它们（“debuggingandtuning”）可能会花费比实现模型更多的时间
很难弄清楚这些东西是什么，但经验、实验护理和经验法则会有帮助！

Models are sensitive to learning rates

Models are sensitive to initialization

Training a (gated) RNN

使用LSTM或GRU：它使您的生活变得更加简单！
初始化递归矩阵为正交矩阵
用一个可感知的(小的)比例初始化其他矩阵
初始化忘记门偏差为1：默认记住
使用自适应学习速率算法：Adam, AdaDelta，…
梯度范数的裁剪：1-5似乎是一个合理的阈值，当与Adam 或 AdaDelta一起使用
要么只使用 dropout vertically，要么研究使用Bayesian dropout(Gal和Gahramani -不在PyTorch中原生支持)
要有耐心！优化需要时间

Experimental strategy

增量地工作！
从一个非常简单的模型开始
一个接一个地添加修饰物让它开始工作，让模型使用它们中的每一个(或者放弃它们)
最初运行在少量数据上
- 你会更容易在一个小的数据集中看到bug
- 像8个例子这样的东西很好
- 通常，合成数据对这很有用
- 确保你能得到100%的数据
  - 否则你的模型肯定要么不够强大，要么是破碎的
在大型数据集中运行
- 模型优化后的训练数据仍应接近100%
  - 否则，您可能想要考虑一种更强大的模式来过拟合训练数据
  - 对训练数据的过拟合在进行深度学习时并不可怕
    - 这些模型通常善于一般化，因为分布式表示共享统计强度，和对训练数据的过度拟合无关
但是，现在仍然需要良好的泛化性能
- 对模型进行正则化，直到它不与dev数据过拟合为止
- 像L2正则化这样的策略是有用的
- 但通常Dropout是成功的秘诀

Details matter!

查看您的数据，收集汇总统计信息
查看您的模型的输出，进行错误分析
调优超参数对于神经网络几乎所有的成功都非常重要

报告要求

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