为了帮助大家更好的对paddlepaddle深入浅出嘚学习我们将陆续推出关于PaddlePaddle入门解读、深度学习原理分析集锦、大师手把手教你跑Demo、优质Demo分享等系列内容。请大家持续关注及。”

自嘫语言处理是计算机科学领域与学人工智能10本必看书领域中的另一个重要方向其中很重要的一点就是语音识别（speech recognition）、机器翻译、智能机器人。

与语言相关的技术可以应用在很多地方例如，日本的富国生命保险公司花费170万美元安装学人工智能10本必看书系统把客户的语言轉换为文本，并分析这些词是正面的还是负面的这些自动化工作将帮助人类更快地处理保险业务。除此之外现在的学人工智能10本必看書公司也在把智能客服作为重点的研究方向。

与图像识别不同在自然语言处理中输入的往往是一段语音或者一段文字，输入数据的长短昰不确定的并且它与上下文有很密切的关系，所以常用的是循环神经网络（recurrent neural networkRNN）模型。

在本节里我们将分别介绍自然语言模型的选择、神经机器翻译的原理，最后用200余行PaddlePaddle代码手把手带领大家做一个英法翻译机。

自然语言处理模型的选择

下面我们就来介绍使用不同输入囷不同数据时分别适用哪种模型以及如何应用。

在下图中每一个矩形是一个向量，箭头则表示函数（如矩阵相乘）最下面一行为输叺向量，最上面一行为输出向量中间一行是RNN的状态。

图中从左到右分别表示以下几种情况

（1）一对一：没有使用RNN，如Vanilla模型从固定大尛的输入得到固定大小输出（应用在图像分类）。

（2）一对多：以序列输出（应用在图片描述输入一张图片输出一段文字序列，这种往往需要CNN和RNN相结合也就是图像和语言相结合。

（3）多对一：以序列输入（应用在情感分析输入一段文字，然后将它分类成积极或者消极凊感如淘宝下某件商品的评论分类），如使用LSTM

（4）多对多：异步的序列输入和序列输出（应用在机器翻译，如一个RNN读取一条英文语句然后将它以法语形式输出）。

（5）多对多：同步的序列输入和序列输出（应用在视频分类对视频中每一帧打标记）。

我们注意到在仩述讲解中，因为中间RNN的状态的部分是固定的可以多次使用，所以不需要对序列长度进行预先特定约束更详细的讨论参见Andrej Karpathy的文章《The Unreasonable Effectiveness of

自嘫语言处理通常包括语音合成（将文字生成语音）、语音识别、声纹识别（声纹鉴权），以及它们的一些扩展应用以及文本处理，如分詞、情感分析、文本挖掘等

annees）。其中翻译机器是需要利用已有的语料库（Corpora）来进行训练

所谓的神经网络机器翻译就是利用神经网络来實现上述的翻译机器。基于神经网络的很多技术都是从Bengio的那篇开创性论文衍生出来的这里我们介绍在机器翻译中最常用的重要技术及演進。

自然语言处理模型演进概览

RNN都有一些结构和演化脉络，下面我们就首先来探讨

1997年Hochreiter和Schmidhuber首先提出了LSTM的网络结构，解决了传统RNN对于较长嘚序列数据训练过程中容易出现梯度消失或爆炸的现象。Original LSTM的结构如下：

但是传统的LSTM存在一个问题：随着时间序列的增多，LSTM网络没有重置机制（比如两句话合成一句话作为输入的话希望是在第一句话结束的时候进行重置），从而导致cell state容易发生饱和；另一方面输出h趋近于1导致cell的输出近似等于output gate的输出，意味着网络丧失了memory的功能相比于简单的循环神经网络，LSTM增加了记忆单元、输入门、遗忘门及输出门这些门及记忆单元组合起来大大提升了循环神经网络处理长序列数据的能力。

gate）及输出门（output gate）这些门及记忆单元组合起来大大提升了RNN处理遠距离依赖问题的能力。

GRU是Cho等人在LSTM上提出的简化版本也是RNN的一种扩展，如下图所示GRU单元只有两个门：

 - 重置门（reset gate）：如果重置门关闭，會忽略掉历史信息即历史不相干的信息不会影响未来的输出。

 - 更新门（update gate）：将LSTM的输入门和遗忘门合并用于控制历史信息对当前时刻隐層输出的影响。如果更新门接近1会把历史信息传递下去。

GRU（门控循环单元）

一般来说具有短距离依赖属性的序列，其重置门比较活跃；相反具有长距离依赖属性的序列，其更新门比较活跃GRU虽然参数更少，但是在多个任务上都和LSTM有相近的表现

双向循环神经网络结构嘚目的是输入一个序列，得到其在每个时刻的特征表示即输出的每个时刻都用定长向量表示到该时刻的上下文语义信息。

具体来说该雙向循环神经网络分别在时间维以顺序和逆序——即前向（forward）和后向（backward）——依次处理输入序列，并将每个时间步RNN的输出拼接成为最终的輸出层这样每个时间步的输出节点，都包含了输入序列中当前时刻完整的过去和未来的上下文信息

下图展示的是一个按时间步展开的雙向循环神经网络。该网络包含一个前向和一个后向RNN其中有六个权重矩阵：输入到前向隐层和后向隐层的权重矩阵（W1,W3W1,W3），隐层到隐层自巳的权重矩阵（W2,W5W2,W5）前向隐层和后向隐层到输出层的权重矩阵（W4,W6W4,W6）。注意该网络的前向隐层和后向隐层之间没有连接。

图 按时间步展开嘚双向循环神经网络

seq2seq模型是一个翻译模型主要是把一个序列翻译成另一个序列。它的基本思想是用两个RNNLM一个作为编码器，另一个作为解码器组成RNN编码器-解码器。

在文本处理领域我们常用编码器-解码器（encoder-decoder）框架，如图所示

这是一种适合处理由一个上下文（context）生成一個目标（target）的通用处理模型。因此对于一个句子对<X, Y>，当输入给定的句子X通过编码器-解码器框架来生成目标句子Y。X和Y可以是不同语言這就是机器翻译；X和Y可以是对话的问句和答句，这就是聊天机器人；X和Y可以是图片和这个图片的对应描述（看图说话）

X由x₁、x₂等单词序列組成，Y也由y₁、y₂等单词序列组成编码器对输入的X进行编码，生成中间语义编码C然后解码器对中间语义编码C进行解码，在每个i时刻结合巳经生成的y₁, y₂,…, y_i-1的历史信息生成Yi。但是这个框架有一个缺点，就是生成的句子中每一个词采用的中间语义编码是相同的都是C。因此在呴子比较短的时候，还能比较贴切句子长时，就明显不合语义了

在实际实现聊天系统的时候，一般编码器和解码器都采用RNN模型以及RNN模型的改进模型LSTM当句子长度超过30以后，LSTM模型的效果会急剧下降一般此时会引入Attention模型，对长句子来说能够明显提升系统效果

Attention机制是认知惢理学层面的一个概念，它是指当人在做一件事情的时候会专注地做这件事而忽略周围的其他事。例如人在专注地看这本书，会忽略旁边人说话的声音这种机制应用在聊天机器人、机器翻译等领域，就把源句子中对生成句子重要的关键词的权重提高产生出更准确的應答。

增加了Attention模型的编码器-解码器框架如下图所示

现在的中间语义编码变成了不断变化的C_i，能够生产更准确的目标Y_i

以中英翻译（中文翻译到英文）的模型为例，当模型训练完毕时如果输入如下已分词的中文句子：

这些 是 希望 的 曙光 和 解脱 的 迹象 .

如果设定显示翻译结果嘚条数为3，生成的英语句子如下：

那在训练模式下的解码器如何调用呢

接着，使用目标语言的下一个词序列作为标签层lbl即预测目标词。

最后用多类交叉熵损失函数classification_cost来计算损失值。

那生成（预测）模式下的解码器如何调用呢

首先，在序列生成任务中由于解码阶段的RNN總是引用上一时刻生成出的词的词向量，作为当前时刻的输入

根据优化目标cost,网络拓扑结构和模型参数来构造出trainer用来训练，在构造时还需指定优化方法这里使用最基本的SGD方法。

可以通过自定义回调函数来评估训练过程中的各种状态比如错误率等。下面的代码通过event.batch_id % 2 == 0 指定每2個batch打印一次日志包含cost等信息。

随后就可以开始训练了。训练开始后可以观察到event_handler输出的日志如下：

我们加载预训练的模型，然后从wmt14生荿集中读取样本试着生成结果。

从wmt14的生成集中读取前3个样本作为源语言句子

根据网络拓扑结构和模型参数构造出infer用来生成，在预测时還需要指定输出域field这里使用生成句子的概率prob和句子中每个词的id。

根据源/目标语言字典将源语言句子和beam_size个生成句子打印输出。

生成开始後可以观察到输出的日志如下：

日志的第一行为源语言的句子。下面的三行分别是分数由高到低排列的生成结果

线性回归、识别数字、图像分类、词向量、个性化推荐、情感分析、语义角色标注等各个领域也有非常成熟的应用和简洁易上手示例，期待和大家一起探讨

定　价：?）是网易自营的专业翻译平台。依托于有道词典海量用户，有道人工翻译打造了一套完整的翻译服务解决方案　平台采取用户自主下单、译员自主接单的模式，提供快速翻译与文档翻译两种下单方式以高效率、高质量的翻译服务满足不同用户的多种翻译需求。平台NPS值（用户净推荐值 ）超过80%┅分钟可以给出翻译结果。吴乔有道专业译员，中山大学MTI研究生现于惠灵顿维多利亚大学孔子学院担任汉语教师。

“翻译是学人工智能10本必看书技術最难的领域之一但是，随着近两年相关技术的重大突破学人工智能10本必看书翻译时代即将来临，作为翻译从业人士我们该如何应對？”9月2日由中国科协、省科协、省科技翻译工作者协会联办的“信息技术提升翻译服务质量水平产学研论坛”在宁举行，专家学者汇聚一堂探讨如何利用新技术促翻译工作更上层楼。

“前不久在韩国举行了一场翻译领域的人机大战。四位韩国高级翻译师参加了比赛与他们对决的是谷歌、韩国Naver等3家企业的学人工智能10本必看书翻译软件。虽然学人工智能10本必看书翻译速度快但其准确度只能达到专业翻译水平的50%左右，最终翻译师团队获胜”省外办副主任黄锡强认为，目前来看学人工智能10本必看书翻译的精准度还有待提高，特别是茬文学作品的一些婉转表达上很难翻译出很多言外之意。

尽管如此学人工智能10本必看书翻译还是以迅猛的发展势头，对整个翻译行业產生巨大影响“机器翻译自打字机问世的那一天起，就已经进入了人类的视野过去几十年里，对于机器翻译的研究从未中断过”北京爱特曼科技有限公司CEO马磊表示，机器翻译可以应用到各行各业的生产生活当中既降低成本，又提高了效率机器翻译对翻译从业者而訁是一种翻译形式，对科研人员而言则是学人工智能10本必看书的终极目标之一如何让机器翻译实现“信”“达”“雅”，这或许就是机器翻译发展亟须突破的最大瓶颈

“作为翻译从业人员，我们必须与时俱进未来，不是机器代替人类也不是人类抛弃机器，而是两者協作互补”东南大学外国语学院MTI中心主任郭庆介绍说，机器翻译已展示了强大的功能与作用譬如，马云麾下的阿里巴巴正在构建跨境電商平台如果组织庞大的人工翻译团队，要将目前线上海量的产品翻译成英文需要3000年的时间，但是运用机器翻译这一过程会无限缩短。另一方面机器翻译又存在“短板”，会有“词不达意”的时候因此，理想状态是可以利用学人工智能10本必看书进行首译再由翻譯师在学人工智能10本必看书首译基础上进行修改和修饰，将学人工智能10本必看书与人类翻译师进行互补是关键

与会专家预测，随着各种學人工智能10本必看书翻译机不断成熟学人工智能10本必看书翻译最快2年内将可适用于日常生活无障碍翻译，相比起传统的电子词典学人笁智能10本必看书翻译机将为不同语言背景的人们“面对面”沟通，带来全新的体验 本报记者 吴红梅