1.人类语言的声音：语音和语音学

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• 语音是声音流–毫无争议的“物理”
• 语音学假设一小部分或几组独特的类别单元：音素或独特特征
• 也许是普遍的类型学，但特定语言的实现
• 类别感知的最佳证据来自语音学
  • 音素内差异缩小；音素间放大

形态：词的一部分

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• 传统上，我们把语素作为最小的语义单元
• [[un [[fortun（e）] ROOT ate] STEM] STEM ly] WORD
• 深度学习：形态学研究很少；
  一次尝试递归神经网络是（Luong，Socher，＆Manning 2013）

<一种处理较大词汇量的可能方法-最看不见的单词是新的形态形式（或数字）>

形态学

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• 一个简单的替代方法是使用字符n-gram
• Wickelphones（Rumelhart＆McClelland 1986）
• 微软的DSSM（Huang，He，Gao，Deng，Acero和Hect 2013）
• 有关使用卷积层的想法
• 可以更轻松地提供语素的许多好处吗？

书写系统中的单词

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写作系统在表达单词的方式上有所不同-或不

• 没有分词 例：美国关岛国际机场及其办公室均接获
• 单词（主要）分为：This is a sentence with words

  • 批评家？

    • 分开的 Je vous ai apporté des bonbons
    • 已加入 ف+ قال+ نا+ ھا = فقلناھا = so+said+we+it

  • 化合物？

    • 分开的 life insurance company employee
    • 已加入 Lebensversicherungsgesellschaftsangestellter

单词级别下的模型

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• 需要处理 large,openvocabulary

  • 丰富的形态：nejneobhospodařovávatelnějšímu
    (“to the worst farmable one”)

  • 音译：Christopher Kryštof

  • 非正式拼写：

字符级别下的模型

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1.单词嵌入可以由字符嵌入组成

• 为未知单词生成嵌入
• 相似的拼写共享相似的嵌入
• 解决OOV问题

2.可以将连接的语言当作字符来处理两种方法都已证明非常成功！

• 令人惊讶的是-传统上，音素/字母不是语义单位-但是DL模型组成了组

文字下方：书写系统

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大多数深度学习NLP的工作都是从书面形式的语言开始的-它是易于处理的发现数据
但是人类语言写作系统不是一回事！

音位（也许有字）	jiyawu ngabulu	Wambaya
僵化音素	thorough failure	English
音节/摩拉	ᑐᖑᔪᐊᖓᔪᖅ	Inuktitut
表意文字（音节符号）	去年太空船二号坠毁	Chinese
结合以上	インド洋の島	Japanese

2. 纯字符级模型

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• Wesawone很好的例子，用于句子分类的字符级模型
• 非常深的卷积网络用于文本分类
• Conneau，Schwenk，Lecun，Barrault,EACL 2017
• 通过深度卷积堆栈获得强大结果

纯字符级NMT模型

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-最初表现不理想•（Vilar等，2007； Neubig等，2013）

• 仅解码器
• （钟俊英，赵庆gh，Yoshua Bengio。arXiv
  2016）。
• 有希望的结果
• （Wang Ling，Isabel Trancoso，Chris Dyer，Alan Black，arXiv 2015）
• （Thang Luong，Christopher Manning，ACL 2016）
• （Marta R.Costa-Jussà，JoséA. R. Fonollosa，ACL 2016）

英语-捷克语WMT 2015成绩

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• LuongandManning测试了基准基线纯字符级seq2seq（LSTM）NMT系统
• 针对关键字级别的基准进行了有效处理
• Butitwasssllooooww
  • 3个星期的训练...在运行时不是那么快

英语-捷克语WMT 2015示例

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无需显式细分的全字符级神经机器翻译

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Jason Lee，Kyunghyun Cho，Thomas Hoffmann。 2017.编码器如下； 解码器是字符级GRU

在LSTM seq2seq模型中具有深度的更强字符结果

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回顾基于字符的神经机器翻译的能力和压缩。 2018.Cherry，Foster，Bapna，Firat，Macherey，Google AI

3. 子词模型：两种趋势

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• 与词级模型相同的体系结构：
• 但是使用较小的单位：“单词”
• [Sennrich，Haddow，Birch，ACL’16a]，[Chung，Cho，Bengio，ACL’16]。
• 混合架构：
• 主模型有文字； 角色的其他东西
• [Costa-Jussà＆Fonollosa，ACL’16]，[Luong＆Manning，ACL’16]。

字节对编码

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• 最初是压缩算法：
  • 最频繁的字节对一个新字节。

Rico Sennrich，Barry Haddow和Alexandra Birch。 具有子词单位的稀有词的神经机器翻译。 ACL 2016。
https://arxiv.org/abs/1508.07909 https://github.com/rsennrich/subword-nmt https://github.com/EdinburghNLP/nematus

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• 分词算法：
• 虽然是自底向上的聚类
• 以数据中所有（Unicode）字符的字母组合词表开头
• 最常见的ngram对一个新的ngram

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• 分词算法：
• 从字符词汇开始

• 最常见的ngram对一个新的ngram
  ↓

  
  

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↓

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↓

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↓

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• 达到目标词汇量大小并在您到达时停止
• 确定性最长的单词分段
• 使用某些先前的标记器（通常是用于MT的Moses标记器）识别的单词进行细分
• 自动决定vocabforsystem
  • 不再以传统方式强烈“用词”
    https://github.com/rsennrich/nematus

字词/句子模型

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• GoogleNMT（GNMT）使用以下版本
  • V1：字词模型
  • V2：句子模型
• Ratherthancharn-gramcount，使用贪婪近似来最大化语言模型的对数可能性以选择片段
  • 添加最大程度减少困惑的n-gram
• 单词模型对内单词进行标记
• 句子模型来自原始文本
  • 空格保留为特殊标记（_）并正常分组
  • 您可以通过连接片段并将它们重新编码为空格来结束事物
  • https://github.com/google/sentencepiece
  • https://arxiv.org/pdf/1804.10959.pdf
• BERT使用字词模型的变体
• （相对）常用词在词汇表中：
  • 1910年代，费尔法克斯
• 其他单词是由单词构成的：
  • hypatia = h ## yp ## ati ## a
    如果您以其他方式使用BERT
    基于模型，您必须处理

4. 字符级以构建词级学习词级表示形式

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语音标记（Dos Santos和Zadrozny 2014）

• 卷积字符以生成单词嵌入
• 修复了用于PoS标记的词嵌入窗口

基于字符的LSTM构建单词表示

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基于字符的LSTM

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技术方法

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字符感知神经语言模型

Yoon Kim，Yacine Jernite，David Sontag，Alexander M.Rush，2015年
更为复杂/复杂的方法

• 推导适用于多种语言的强大而强大的语言模型。
• 编码子词相关性：事件，事件，事件...
• 解决现有模型的稀有字问题。
• 以更少的参数获得可比的表现力。

卷积层

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• 在字符级输入上进行卷积。
• 随时间变化的最大池化（有效地选择n-gram）。

公路网（Srivastava et al.2015）

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• 模拟n-gram交互。
• 在保留原始信息的同时进行转换。
• 功能类似于LSTM存储单元。

长短期记忆网络

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• 分层Softmax，用于处理大量输出词汇。
• 通过截断的反向传播进行训练。

定量结果

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定性见解

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外卖

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• 论文质疑使用词嵌入作为神经语言建模输入的必要性。
• 字符上方的CNN +高速公路网络可以提取丰富的语义和结构信息。
• 关键思想：您可以构成“构建基块”以获得细微而强大的模型！

混合NMT

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• 两全其美的架构：
• 主要在单词级别进行翻译
• 仅在需要时进入角色级别
• 对复制机制进行了超过2种BLEU改进，以尝试填写稀有词

2级解码

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• 单词级光束搜索

• 单词级光束搜索
• 字符级光束搜索<unk>

英语和捷克语的结果

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• 训练WMT’15数据（1200万个句子对）
  • newstest2015

样本英语-捷克语翻译

• Char-based:错误的名字翻译

• Word-based:不正确的对齐

  
  

• Char-based&hybrid:diagnózen的正确翻译

  
  

• 基于单词：身份复制失败

• hybrid：正确,11-year-old – jedenáctiletá
• 错误：Shani Bartová

5. 单词嵌入的字符

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词嵌入和词形态的联合模型
（Cao and Rei 2016）

• 与w2v相同的目标，但使用字符
• 双向LSTM计算嵌入
• 模型尝试捕获形态
• 模型可以推断出词根

FastText embeddings

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使用子词信息Bojanowski，Grave，Joulin和Mikolov丰富词向量。 公平。 2016。
https://arxiv.org/pdf/1607.04606.pdf
https://fasttext.cc

• 目标：高效的类似于word2vec的单词表示库，但更适合具有多种形态的稀有单词和语言
• w2v跳过语法模型的扩展，包含字符n-gram
• 用边界符号和整个单词表示的单词表示为charcharn-gram：
• where = <wh，whe，her，ere，re>，<where>
  • 请注意，<her>或<her与她不同
    • 前缀，后缀和整个单词都很特殊
• 代表这些表示的词。
  上下文分数中的单词为：
  • 
  • 细节：不是共享所有n-gram的表示，而是使用“哈希技巧”来固定向量个数

单词相似性数据集得分（相关性）

• 稀有词的差别收益