近年来，Attention Model在自然语言处理领域大火，在多项NLP任务中取得了显著的成绩，成为构成Transformer，BERT等多个语言模型的基石。本文将主要介绍一下Attention Model的基本原理及计算过程。
seq2seq模型入门
在NLP领域，Bahdanau首先将Attention机制引入神经网络机器翻译（NMT）中，而NMT任务是一个典型的sequence to sequence（简称seq2seq）任务。所以在介绍Attention之前，我们先来简单回顾一下经典seq2seq模型以及其所面临的瓶颈。
seq2seq的任务目标是：输入一个序列，输出另一个序列。这种任务形式普遍存在于翻译、对话、文本摘要生成等多种NLP任务中。seq2seq模型基本可以归纳为经典的Encoder-Decoder结构。该结构的经典表示如下图所示：
Encoder-Decoder网络结构
该结构由两个RNN组成。其中，Encoder部分RNN只在序列结束时输出一个语义向量C，该向量可以看成拥有输入序列的全部上下文语义信息。将C复制N份，与输出序列上一个时刻的预测值yt-1一起，作为Decoder部分每个RNN序列的输入。Decoder部分在t时刻的隐藏层状态ht由ht-1, yt-1, c共同决定，即以下公式：
采取该网络结构，相当于：将在给定yt-1, yt-2,……,y1和输入语义向量c的情况下，求yt时刻输出概率最大值的问题，等价于给定Decoder当前隐状态ht，上一个时刻预测输出yt-1，输入语义向量c的情况下，求yt时刻输出概率最大值。即以下公式：
取对数似然条件概率，即得到整个模型的优化目标：
Attention机制介绍
然而，上述模型有一个很大的问题：对于输出序列而言，每一个时刻传入的输入语义向量均为同样的值。而这很显然跟我们的生活常识不符，例如：当我们翻译一句话中某个单词时，跟它相邻词的参考价值，往往要大于远离它的词。所以为了解决这个问题，NMT框架中引入了Attention机制。通过参数，来控制每一个词在语义向量中的权重，从而提升最终效果。其网络结构如下：
Attention Model
其中下半部分为Encoder结构，这里采用双向RNN构成，前向RNN顺序输入单词，后向RNN反序输入单词。将同一时刻的两个RNN单元的隐状态做拼接形成最终的隐状态输出ht，这样ht既包含当前单词前一个时刻的信息，也包含后一个时刻的信息。上半部分为Decoder结构，为一个单向的RNN。中间部分就是Attention，采用如下公式计算：
其中，si-1为Decoder上一个时刻的隐状态，hj为j时刻Encoder隐藏层输出状态。使用一个网络结构a训练，得到的分值eij表示j时刻输入与i时刻输出之间的匹配程度。之后用一个softmax函数归一化，得到的标准概率表示alpha ij即为hj在翻译yi中的重要性表示。最后以对应的alpha作为权值，加权计算每一个时刻的输入语义向量ci，即体现了每一个输入单词，在翻译不同输出单词中的重要性。
以上就是关于Attention Model的基本原理的介绍。看了之后是不是感觉也没有很复杂呢？
