RNN 用于序列标注

什么是 RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network），简称 **RNN**，是一种**人工神经网络**，用于处理**时间序列或序列数据**。这些深度学习技术常用于处理有序和时间相关的问题，例如语言翻译、自然语言处理（NLP）、语音识别和图像字幕生成。RNN 在多个应用中都有使用，例如**Siri、语音搜索和谷歌翻译**。循环神经网络像前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）一样，从**训练输入**中学习。

循环神经网络在处理**自然语言处理 (NLP)** 任务方面非常高效。**序列标注**为序列中的每个元素分配标签，用于**词性标注、命名实体识别、情感分析**等目的。

RNN 由于能够保持捕捉先前时间步信息的隐藏状态，因此在处理**序列数据**方面表现出色。RNN 是序列标注的自然选择，因为它涉及为序列中的每个元素分配标签。

循环神经网络的架构

循环单元是 RNN 的基本构建块，在每个时间步接收输入并产生输出。隐藏状态充当网络的记忆，并根据当前输入和先前的隐藏状态进行更新。每个时间步的输出可用于各种目的，例如分类或进一步处理。

用于序列标注的循环神经网络

在序列标注中，根据上下文为序列中的每个元素分配一个标签。例如，在词性标注中，短语中的每个单词都会被标记其词性。

RNN 中的序列标注通常使用多对多架构，其中输入和输出序列的长度相同。然后将输入元素馈送到 RNN，每个时间步的结果用于预测该元素的标签。

让我们看看使用 RNN 进行序列标注的数学形式和实现。

数学实现

我们用 X 表示输入序列，用 Y 表示输出序列。我们可以将这些输入和输出序列表示为

X = [x1, x2, x3,……., xn]
Y = [y1, y2, y3,…….., yn]

RNN 的计算可以表示为

• 隐藏状态更新： h_t = f(h_t-1, x_t)
• 输出计算： o_t = g (h_t)
• 损失函数： L = ∑ loss (y_t, O_t)

其中 f 表示循环单元函数，

• g 是输出函数，
• loss 是计算预测标签和实际标签之间差值的函数。

使用 RNN 进行序列标注的过程

让我们结合数学表达式和示例，看看使用 RNN 进行序列标注的步骤。

1. 数据准备： 第一步是准备数据集。对于序列标注，我们需要一个带标签的数据集用于训练和评估。数据集必须包含输入序列及其输出标签。例如，命名实体识别任务的数据集必须包含句子及其标签。

2. 输入和输出编码： 下一步是将输入和输出数据编码为 RNN 可接受的格式。在 NLP 中，输入通常表示为词嵌入或独热向量，而输出通常表示为数值标签或独热向量。

3. 架构： 下一步是为序列标注选择合适的 RNN 架构。长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）是两种最常见的 RNN 架构，因为它们能够识别长期依赖关系。

4. 选择合适的 RNN 架构后，我们必须处理输入序列并生成输出序列。这个使用输入序列生成输出序列的过程称为前向传播。

我们用 X 表示输入序列，用 Y 表示输出序列。我们可以将这些输入和输出序列表示为

X = [x1, x2, x3,……., xn]
Y = [y1, y2, y3,…….., yn]

使用 LSTM 通过执行以下方程来计算隐藏状态和输出：

• 遗忘门：f_t = σ (W_f . [h_t-1 , x_t] + b_f)
• 输入门：i_t = σ (W_i . [h_t-1 , x_t] + b_i)
• 候选状态：C = tanh (W_c [h, x] + b_c)
• 更新的单元状态：C_t = f_t ⊙ C_t-1 + i_t ⊙ C
• 输出门：O_t = (W_o [h_t-1, x_t] + b₀)
• 隐藏状态：h_t = O_t ⊙ tanh (c)
• 输出：O_t = g (h_t)

其中，σ 是 sigmoid 激活函数，

• ⊙ 是逐元素乘法，
• W 是权重，
• b 是 LSTM 的偏置参数。

5. 计算损失： 需要一个损失函数来计算实际输出 O_t 和预测输出 y 之间的差异。交叉熵损失和分类损失通常是序列标注任务的损失函数。它可以计算为

Lt = loss (yt, Ot)

总损失 L 可以计算为所有损失的总和：L = ∑ L_t。

6. 时间反向传播 (BPTT)： 时间反向传播 (BPTT) 用于更新模型参数和最小化损失。在每个时间步，计算损失关于参数的梯度，并使用梯度下降优化来更新参数。

7. 数据集的训练和评估： 下一步是使用带标签的数据集训练 RNN。在验证数据集上计算损失。必须通过减小损失函数来防止过拟合。在 RNN 训练完成后对其进行评估，以检查其准确率、精确率和效率。

让我们通过命名实体识别任务来理解序列标注。我们需要标记和识别句子中的实体。例如，以简单句子“红堡在德里。”为例，它会为句子中的每个实体给出标签，如 [FAC, FAC, O, O, GPE]。

在此，FAC 指建筑物名称，GPE 指地点。

说明

我们将输入文本根据其含义转换为标签，并将标签表示为向量。我们使用基于 LSTM 的 RNN 逐词处理输入序列，在每个时间步更新隐藏状态。每个时间步的最终输出用于预测该单词的标签。

在训练过程中，我们将使用损失函数来比较预测标签和实际标签。使用BPTT计算梯度，并通过梯度下降更新 LSTM 的参数。

最后，在测试数据集上评估训练好的模型以检查其准确性。

使用 Python 中的 RNN 实现序列标注

我们可以使用 Python 提供的深度学习库来实现 RNN 序列标注：Tensorflow。我们将实现 RNN 的序列标注来执行命名实体识别 (NER)。

在此实现中，我们将训练一个LSTM 模型来预测句子中实体的标签。

首先，我们将使用各种带标签的句子的数据集，其中每个单词都用其标签进行标记。然后，我们将训练模型以学习单词与标签之间的模式和关系。

程序：使用 Tensorflow 实现 RNN 序列标注并理解 LSTM 模型

代码

输出

Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 embedding_1 (Embedding)     (None, 80, 200)           3000000   
                                                                 
 lstm_1 (LSTM)               (None, 80, 74)            81400     
                                                                 
 time_distributed_1 (TimeDi  (None, 80, 5)             375       
 stributed)                                                      
                                                                 
=================================================================
Total params: 3081775 (11.76 MB)
Trainable params: 3081775 (11.76 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
_________________________________________________________________

说明

步骤 1： 我们已经实现了所需的库，包括 Tensorflow 及其模型。

步骤 2： 我们创建了一个用于序列标注的 RNN 模型。它包含多个参数。

• vocab： 它定义了词汇量大小，即数据集中唯一的单词。
• labels： 它定义了模型要预测的实体的标签。
• embedding_dimen： 它描述了词嵌入的维度，用于在向量空间中表示单词。
• lstm_model_units： 它定义了 LSTM 层中的 LSTM 单元数量。

步骤 3： 在创建 RNN 模型（rnn_model）的函数中，我们创建了一个顺序模型并添加了多个层，包括嵌入层、LSTM 层、密集层和 TimeDistributed 层。

这些层的工作方式如下：

1. 嵌入层：此层有助于理解输入数据的词嵌入。它将每个单词索引转换为指定维度（由 embedding_dimen 表示）的密集向量表示。input_length 指定了输入序列的最大长度。
2. LSTM 层：LSTM 层实现了序列到序列的映射。LSTM 层返回序列标注所需的输入序列中的隐藏状态。
3. 密集层：此全连接层使用 softmax 激活函数作为输出，返回每个标签的预测概率。
4. TimeDistributed 层：此层为序列中的每个单词分配标签。

步骤 4：返回模型： rnn_model 函数返回 RNN 模型。

步骤 5：使用模型：我们为 RNN 模型参数（如词汇量大小、标签等）赋值。最后，我们使用 summary() 打印了 LSTM 模型的摘要，以获取模型层和输出形状。