Keras：注意力与 Seq2Seq

在自然语言处理（NLP）中，特别是在机器翻译和文本内容摘要等任务中，注意力机制和序列到序列（Seq2Seq）模型发挥着重要作用。

注意力机制允许模型在生成输出序列的每个部分时，注意输入序列的不同组成部分。这在输入序列的不同部分对输出序列的不同部分贡献不同的场景中特别有用。

序列到序列（Seq2Seq）模型是深度学习模型，将输入序列映射到输出序列。它们由一个编码器网络组成，该网络处理输入序列并生成一个固定长度的上下文向量，以及一个解码器网络，该网络根据上下文向量生成输出序列。

现在我们将尝试借助注意力机制创建 Seq2Seq 聊天机器人。

代码

导入库

注意力类

在这里，我们将定义一个自定义 Keras 层，用于实现 Bahdanau 注意力，这是一种在机器翻译等序列到序列模型中常用的机制。

这个自定义层与 Keras 模型兼容，特别是用于机器翻译等序列到序列应用的编码器-解码器架构。要将 Bahdanau 注意力功能添加到您的模型中，请实例化一个 AttentionLayer 对象并将其作为层包含在内。

数据预处理

现在我们将处理文本数据，对其进行分词，并将其准备成适合使用 Keras 训练聊天机器人模型的格式。

输出

输出

输出

GloVe 词嵌入

我们将利用预训练的 GloVe 词嵌入作为 Keras 模型中的嵌入层，以便模型可以从训练期间嵌入获得的语义信息中受益。

输出

输出

模型

在这里，我们将使用注意力机制定义一个基于 Keras 的序列到序列 (Seq2Seq) 模型。

输出

训练

现在我们将训练我们的模型。

输出

注意力推断

我们将为生成响应设置单独的编码器和解码器推断模型。创建一个能够处理用户输入、使用注意力机制生成上下文感知响应，并以聊天式界面与用户进行对话的聊天机器人。

输出

最后，我们构建了一个带有注意力机制的 Seq2Seq 聊天机器人，并且它运行良好。

因此，我们可以说 Keras 提供了许多集成注意力机制和 Seq2Seq 模型的选择，使您能够成功解决各种 NLP 问题。自定义选项允许您根据自己的特定用例和数据集需求修改这些模型。