马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 考试复习课

马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了几个与自然语言处理相关的问题,包括语言模型、注意力机制和解码算法。视频中提到了一些常见的问题和挑战,以及如何解决它们。同时,视频还介绍了一些关键概念和技术,如词嵌入、编码器-解码器架构和波束搜索。总的来说,这个视频为自然语言处理领域的初学者提供了一些有用的信息和指导。

考试重要信息:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了关于考试的一些重要信息。首先,视频提到了今天的课程内容是复习之前的测验、作业和考试。同时,提醒学生可以在聊天博客中随时提问问题,并且明天早上可以来办公时间进一步讨论。视频还提到了考试的内容,包括一个高级问题,要求学生从数据获取到训练模型以生成预测结果。视频还简要介绍了考试的时间安排和数据预处理的重要性。最后,视频提到了考试中会有一个编码问题,但学生只需对代码进行分析而不需要实现整个模型。

生成摘要方法:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了关于如何为视频生成章节摘要的方法。首先,作者强调了生成摘要的重要性,并提出了一个生成摘要的任务。然后,作者介绍了如何从字幕列表中提取关键信息,以方便生成摘要。作者提到了一些关键词,如”justify”、”paragraphs”、”list”、”vague”等,以及一些概念,如”unsmoothed engram model”和”add1 smoothing”等。最后,作者提到了一些与摘要生成相关的问题,如为什么要格式化答案、为什么要缓存偏导数等。通过这些信息,可以更好地理解视频章节的内容。

平滑处理和困惑度:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了在训练数据中存在零项的计数矩阵以及如何通过平滑来解决这个问题。平滑可以增加测试数据的概率,并提高语言模型的性能。在添加少量平滑后,测试数据的概率从零增加到一定程度,但过多的平滑会使概率逐渐下降。困惑度被用来评估语言模型的好坏,较低的困惑度表明模型越好。该章节还解释了2004年测试数据集从零开始的原因,以及训练数据集中的统计信息对测试数据集的影响。最后,讲述了困惑度是概率的倒数,用于评估语言模型的重要指标。

RNN中的瓶颈问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了循环神经网络(RNN)中的瓶颈问题。RNN的隐藏状态负责编码它所看到的整个前缀的信息,但将所有重要信息存储在一个单一向量中可能导致问题,特别是对于很长的上下文。此外,由于RNN的计算性质,它对最近发生的令牌更敏感,对过去发生的令牌的信息较少。而Transformer通过注意力机制解决了这些问题,允许访问所有隐藏状态,避免将所有信息存储在单个向量中,同时实现了并行计算。

下游模型相关内容:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了与下游模型相关的内容。首先介绍了组合函数的作用,即从预训练的转换器中获取单词表示的平均值,并且这是唯一一个在模型上学习的参数。然后讨论了下游训练数据集和标记示例的数量,以及soft max矩阵对平均嵌入的投影以进行二元情感预测。同时,指出了在不同场景下参数数量的差异,以及在小数据集中限制参数数量的重要性。最后,强调了对于假词的处理对模型性能的影响,随机抽取假词会导致性能下降。

微调实验与解码算法:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了对模型进行微调的实验,发现在一些特定任务上微调可能导致性能下降。原因可能是中间任务与下游任务之间的关系不够密切,每次微调都会丢失预训练中的信息。此外,章节还讨论了一项释义生成任务,说明在生成释义时使用采样解码算法可以获得更多的多样性,而波束搜索算法可能会导致生成的释义与原始句子非常接近。因此,根据任务需要选择合适的解码算法。

微调表现差异:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了在进行微调时,模型在不同数据集上的表现差异。在mnli数据集上微调的效果比在yelp数据集上微调的效果好,因为mnli数据集更适合进行情感理解的训练。预期yelp数据集更相关,因为它是一个情绪数据集。然而,对于下游任务的性能改进来说,收集更多的训练数据比其他技术更重要。此外,困惑度在大多数情况下随着添加更多信息而降低,但如果没有适当的平滑处理,困惑度可能会再次增加。

注意力机制:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了在语言模型中使用注意力机制。注意力机制可以帮助解决循环神经网络中的新近偏差问题,并允许模型关注先前已解码的单词。它还可以用于复制机制,以复制稀有单词。此外,视频还提到了目标侧注意力的作用,它使解码器能够专注于目标序列中的先前单词。

目标侧注意力与键:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了目标侧注意力和目标侧注意力计算中的键。在源注意力中,键是编码器的所有隐藏状态,而在目标侧注意力中,键是解码器的所有隐藏状态。章节还解释了为什么在计算目标侧注意力时,不会影响解码器的计算,并提供了一种改进模型的方法,即添加无参数的位置嵌入。此外,还讨论了一些与词序敏感性和波束搜索相关的问题。

机器翻译问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了机器翻译中的一些问题。贪婪搜索存在一些弱点,如果在早期做出错误的决定,可能会导致糟糕的翻译结果,并且无法恢复。波束搜索虽然能找到概率最高的目标序列,但不能保证找到最高概率序列,因为它不会枚举所有可能的序列。另外,视频还提到了循环神经网络(LSTM)能够处理单词顺序的能力,以及学习率过高可能导致模型训练失败的问题。还有一个问题是关于情感分类模型中的激活函数和梯度下降的理解。

掩蔽和变压器解码器:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了关于掩蔽和变压器解码器的问题。这些修改对于理解为什么变压器如此受欢迎非常重要。在解码器中,我们添加了额外的开始序列标记,并修改了解码器掩码。这种修改会导致解码过程中的单词之间失去关联性。因此,这种解码方法可能会降低翻译质量,但可以加快测试时间解码速度。

解码过程中的问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了一个解码过程中的问题,其中使用相同的掩码来预测两个标记,从而减少解码时间步长。此外,还讨论了深度平均网络的训练和过拟合问题,以及一些与作业相关的内容。对于考试,需要以私人的方式在Piazza上提问,并避免询问答案是否正确的问题。不会有考试期间的办公时间,所有问题都应通过Piazza提问。

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