機(jī)器閱讀將是深度學(xué)習(xí)的下一個(gè)重大進(jìn)展

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回顧2016年，深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用領(lǐng)域取得了三個(gè)重大進(jìn)展。

1. Google DeepMind 的 AlphaGo，戰(zhàn)勝了人類頂級圍棋高手。

2. Google Translate 上線，達(dá)到了與人類媲美的精度。

3. Tesla 的 AutoPilot 投入使用，讓自動(dòng)導(dǎo)航成為大眾使用的日常工具。

展望2017年，深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?huì)有新的突破，其中一大看點(diǎn)，就是機(jī)器閱讀。

書籍是人類文明的主要傳承工具。讓機(jī)器掌握自動(dòng)閱讀的能力，將會(huì)顛覆性地降低知識傳承和使用的難度。

機(jī)器閱讀之所以可能在2017年取得突破性進(jìn)展，原因是機(jī)器翻譯的工作原理，可以拓展到機(jī)器閱讀領(lǐng)域。

文本摘要的研究，在2016年取得的進(jìn)展，已經(jīng)昭示了機(jī)器閱讀的前進(jìn)方向。

所謂文本摘要，就是把整篇文章，輸入給電腦，電腦自動(dòng)輸出文章的中心思想。

文本摘要的工作原理，與機(jī)器翻譯的工作原理，一脈相承。

機(jī)器翻譯的原理，編碼及解碼

機(jī)器翻譯的工作原理，說來簡單，先編碼，后解碼 [1]。

編碼的任務(wù)，是把輸入的文章，轉(zhuǎn)換成一連串?dāng)?shù)字向量，數(shù)字向量包含文章每一詞的語義和語法信息，如同基因DNA。

解碼的任務(wù)，是把數(shù)字向量，逐個(gè)轉(zhuǎn)換成其它語言的詞語，完成翻譯。

任務(wù)明確后，接下去談如何實(shí)現(xiàn)。

如何提煉文章中每一個(gè)詞的語義信息？機(jī)器翻譯用了兩個(gè)辦法，

1. 詞向量，詞向量包含這一個(gè)詞的語義信息。詞向量的實(shí)現(xiàn)方式，用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語言模型的組合，稍后介紹。

2. 語義向量，語義向量包含了從文章開頭到當(dāng)前詞的主要語義，也包含了從當(dāng)前詞到文章末尾的主要語義，所以語義向量又稱為前后文向量。語義向量的實(shí)現(xiàn)方式，用的是 LSTM 的隱狀態(tài)，稍后介紹。

除了語義信息，編碼是否需要容納語法和統(tǒng)計(jì)信息？

文本摘要的研究者們，提議在編碼中也容納語法詞性標(biāo)注（POS tagging）、實(shí)體標(biāo)注（NER）、信息挖掘統(tǒng)計(jì)值（TF-IDF）等等信息 [2]。

懸念是，還有哪些其它有用的信息，也應(yīng)該被容納進(jìn)編碼中？

更大的懸念是，如何提高編碼的正確性，精準(zhǔn)地全面地表達(dá)原文的語義和語法信息？

編碼的實(shí)現(xiàn)原理

編碼的實(shí)現(xiàn)，依賴于詞向量和語義向量。

詞向量的實(shí)現(xiàn)方式，用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語言模型的組合 [3]。

先說語言模型（Language Model），語言模型的任務(wù)，是根據(jù)前文，預(yù)測下一個(gè)詞，最可能是什么？

有時(shí)候聽眾會(huì)打斷對方的發(fā)言，說，“你不用再說了，你下面想說什么，我已經(jīng)猜到了”。這樣的聽眾，腦子里擁有出色的語言模型。

人類語言有缺陷，“版圖” 與 “疆界”，無一字相同，但是語義相同。

語言模型把每一個(gè)人類詞匯，對應(yīng)到一個(gè)詞向量。詞向量是數(shù)字向量，數(shù)字向量的好處在于，容易計(jì)算數(shù)字向量之間的距離。同義詞的詞向量之間的距離為零，近義詞的詞向量之間的距離較短。

人類詞匯，有一詞多義的情況。詞向量的技術(shù)難題，在于如何給多義詞配置多個(gè)詞向量。

[3] 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來根據(jù)前文，預(yù)測下一個(gè)出現(xiàn)的詞。

所謂預(yù)測，其實(shí)是估算詞庫中所有詞匯，哪一個(gè)詞匯在下一個(gè)出現(xiàn)的概率最大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮的作用，是概率模擬器。

預(yù)測很準(zhǔn)的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的諸多參數(shù)就不需要調(diào)整。預(yù)測不準(zhǔn)的時(shí)候，就調(diào)整這些參數(shù)，提高后續(xù)預(yù)測的精準(zhǔn)度。這就是語言模型訓(xùn)練的過程。

因?yàn)橐浪阍~庫中所有詞出現(xiàn)的概率，所以訓(xùn)練語言模型的計(jì)算量，往往大得驚人。

解決的辦法，是盡可能縮小候選詞匯的數(shù)量。辦法很多，譬如 beam search。

語義向量的實(shí)現(xiàn)，依賴 LSTM（Long Short Term Memory）。LSTM 也是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特色有二 [4]。

1. 循環(huán)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前一次的輸出，將作為同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下一次的輸入。所以，LSTM 是處理序列的利器，語句就是序列的一種，序列的例子還包括，股票價(jià)格波動(dòng)，心電圖腦電圖，音頻視頻等等。

2. 遺忘：語句中每個(gè)詞匯的重要性不同，記住重要的詞匯，忘記冗詞。人類記憶有限，聽演講往往要做筆記，記住要點(diǎn)。電腦的記憶無限，但是也要取舍，避免噪音淹沒了要點(diǎn)。

人類聽演講時(shí)，把要點(diǎn)寫在筆記本里。LSTM 處理序列時(shí)，把要點(diǎn)存儲(chǔ)在隱狀態(tài)里。

隱狀態(tài)（Hidden State）也是數(shù)字向量，隱狀態(tài)數(shù)字向量的維度，往往比詞向量的維度高。就像筆記本里能夠?qū)懴潞芏嘣~匯。

但是隱狀態(tài)向量并非詞向量的簡單積累。隱狀態(tài)向量是前后文詞向量的剪接，如同基因剪接一樣。

LSTM 的隱狀態(tài)向量，勝任前后文語義向量的職能。但是隱狀態(tài)向量的軟肋，在于含義晦澀，如同基因不易讀解。

好的隱狀態(tài)向量，容易識別。如果用 Autoencoder [5] 把隱狀態(tài)向量復(fù)原成原文，復(fù)原后的原文，與真正的原文越相近，說明隱狀態(tài)向量的質(zhì)量越好。

但是壞的隱狀態(tài)向量，壞在哪里，很難甄別。因?yàn)椋[狀態(tài)向量的含義晦澀難懂。這是需要研究解決的難題。

除了提煉前后文語義，LSTM 還可以做很多事情，譬如給文章中每個(gè)詞匯標(biāo)注詞性，識別文章中地址名稱等等詞組。

作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，LSTM 也需要訓(xùn)練，訓(xùn)練就需要語料。不同的任務(wù)，譬如詞性標(biāo)注，詞組識別，需要不同的訓(xùn)練語料。

獲得大量語料，也是難題。譬如有人提議，收集文章及其標(biāo)題，作為文本摘要的訓(xùn)練語料。但是遇到標(biāo)題黨，這個(gè)辦法就失效。

解碼的實(shí)現(xiàn)原理

解碼的理想境界，與翻譯的理想境界相似，

1. “信”：語義要正確，不要曲解。

2. “達(dá)”：措辭要恰當(dāng)，即便語義相同，如果措辭不同，那么語氣迥異。

3. “雅”：行文要流暢。

解碼器的實(shí)現(xiàn)原理，與詞向量的實(shí)現(xiàn)原理相似，依賴語言模型，根據(jù)前文，預(yù)測下一個(gè)詞，最可能是詞庫中的哪一個(gè)詞匯？

不要忘記，估算詞庫中所有詞出現(xiàn)的概率，計(jì)算量往往大得驚人。

要達(dá)到“信”的境界，對于機(jī)器翻譯而言，難度較低，因?yàn)榉g基本上是逐個(gè)詞匯一對一翻譯。

對于文本摘要而言，“信”的難度較高。如何摘錄重點(diǎn)？人類做摘要，往往摘錄論點(diǎn)，不摘錄論據(jù)，往往摘錄故事結(jié)局，不摘錄故事過程。

如何讓電腦辨別論點(diǎn)與論據(jù)，結(jié)局與過程？這是需要研究的難題。

所以，對于機(jī)器翻譯而言，解碼器的輸入，只需要原文中的詞向量和語義向量，就可以翻譯得相當(dāng)精準(zhǔn)。

但是，對于文本摘要而已，除了詞向量和語義向量，還需要詞性標(biāo)注、詞組識別、TF-IDF，信息越豐富，摘要越簡潔。

簡單暴力的辦法，是摘錄原文中每個(gè)段落的起首一兩句，遇到兩個(gè)段落的起首句的語義相同，就忽略其中一個(gè)。

要達(dá)到“達(dá)”的境界，對于機(jī)器翻譯而言，難度較高，每種語言都有同義詞，但是同義詞之間的語氣差別，往往難以界定。

對于文本摘要而言，“達(dá)”的難度較低，簡單粗暴但是行之有效的辦法，是直接引用原文中的詞匯。

引用原文詞匯，還有一個(gè)好處，是大大降低了計(jì)算量。說得學(xué)術(shù)點(diǎn)，這叫 LVT，Large Vocabulary Tricks [6]。

麻煩在于，原文中出現(xiàn)的詞匯很多，下一個(gè)詞應(yīng)該引用原文中的哪一個(gè)詞匯？

解決辦法是先用語言模型，根據(jù)當(dāng)前的詞向量、語義向量，預(yù)測下一個(gè)詞的詞向量。然后再去原文中，尋找最貼切的詞匯。

尋找的辦法，說得學(xué)術(shù)點(diǎn)，叫 Attention [1]。

大意是根據(jù)原文中每一個(gè)詞匯本身的語義、語法詞性、詞組標(biāo)注、TF-IDF 統(tǒng)計(jì)信息，以及前后文的語義等等盡可能多的信息，評估原文中的每一個(gè)詞匯，與下一個(gè)詞的詞向量的相關(guān)性。

但是 Attention 的辦法，也會(huì)導(dǎo)致巨大的計(jì)算量。[2] 提議了一個(gè)減少計(jì)算量的辦法，先評估每個(gè)語句的相關(guān)性，找到相關(guān)語句后，再評估這個(gè)語句中每個(gè)詞匯的相關(guān)性。

要達(dá)到“雅”的境界，無論機(jī)器翻譯還是文本摘要，都必須做到下一個(gè)詞的選擇，必須與前文詞匯保持流暢。

對于文本摘要而言，下一個(gè)詞的選擇，不能全部選用原文中詞匯。實(shí)現(xiàn)方式有兩個(gè)要素。

1. 預(yù)先從訓(xùn)練語料中，構(gòu)建摘要的詞庫。

2. 實(shí)現(xiàn)一個(gè)開關(guān)函數(shù)，決定從詞庫中選詞，還是從原文詞匯中摘錄。

開關(guān)函數(shù)可以用 sigmoid 函數(shù)，輸入有三項(xiàng)，前文的詞匯、預(yù)測出的下一個(gè)詞的詞向量、Attention 找到的原文中最貼切的詞匯。

未來有待解決的問題

除了進(jìn)一步降低語言模型的計(jì)算量，除了識別原文中各個(gè)語句及詞匯的重要性，未來最大的挑戰(zhàn)，可能是如何引用外援知識。

人類閱讀的時(shí)候，經(jīng)常需要查字典，查參考文獻(xiàn)。

引用外援知識的目的，是擴(kuò)大讀者現(xiàn)有的知識結(jié)構(gòu)，消除現(xiàn)有知識結(jié)構(gòu)與文章內(nèi)容之間的落差。

閱讀結(jié)束后，進(jìn)一步擴(kuò)大現(xiàn)有知識結(jié)構(gòu)。這就是人類通過閱讀，不斷學(xué)習(xí)知識的過程。

知識結(jié)構(gòu)的表達(dá)方式有多種，“一圖勝千言”，自然語言似乎不是最高效的表達(dá)方式。

知識圖譜由點(diǎn)和邊組成，點(diǎn)表達(dá)概念，邊表達(dá)一個(gè)概念與另一個(gè)概念之間的關(guān)系。

譬如 “發(fā)燒” 和 “炎癥” 是兩個(gè)概念，在知識圖譜中用兩個(gè)點(diǎn)來表達(dá)。“炎癥”導(dǎo)致“發(fā)燒”，在知識圖譜中用有向邊來表達(dá)。

當(dāng)閱讀一篇文章時(shí)，如果文章中出現(xiàn)的概念，沒有出現(xiàn)在現(xiàn)有知識圖譜中，那么閱讀就會(huì)出現(xiàn)困難，這就是知識的落差。

消除知識落差的辦法，是查字典，查參考文獻(xiàn)，擴(kuò)大閱讀，直到文章中出現(xiàn)的新概念，與現(xiàn)有知識圖譜相連接。

如何把文章轉(zhuǎn)換為知識圖譜？不妨沿用機(jī)器翻譯和文本摘要的工作原理，把文章從自然語言，轉(zhuǎn)換成知識圖譜。

換而言之，機(jī)器閱讀其實(shí)就是自然文本的結(jié)構(gòu)化。

參考文獻(xiàn)

[1] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

https://arxiv.org/abs/1409.0473

[2] Abstractive Text Summarization Using Sequence-to-Sequence RNNs and Beyond

https://arxiv.org/abs/1602.06023

[3] Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality

https://arxiv.org/abs/1310.4546

[4] Understanding LSTM Networks

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

[5] Autoencoders tutorial

http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/Autoencoders/

[6] On using very large target vocabulary for neural machine translation

https://arxiv.org/abs/1412.2007