干货｜挑战深度学习与自然语言处理的极限！

最后一课，总结了目前这两个领域中的难题，介绍了一些前沿研究：快16倍的QRNN、自动设计神经网络的NAS等。

深度学习已经漂亮地完成了许多单项任务，但如果我们继续随机初始化模型参数，我们永远也无法得到一个可以完全理解语言的系统。模型就像蒙住眼的狗，在高原上随机游走，头撞南墙。

Richard说他同样不相信独立的无监督学习能够救世（同意），虽然这个问题还存在许多争议。因为语言有许多监督与反馈，要完成的目标也多种多样。

在达到下一个层次的路上，摆在NLP面前有许多障碍。

障碍1：通用架构

没有单个模型能够胜任多个任务，所有模型要么结构不同，要么超参数不同。

上次介绍的DMN带来了曙光。

障碍2：联合多任务学习

上次也提到过，同一个decoder/classifier，对于不同的输入，只要替换encoder就能同样输出。

不像计算机视觉，只能共享低层参数

只在任务相关性很强的时候才会有帮助

否则会影响效果

解决方案

在第一课中提到的MetaMind团队提出的A Joint Many-Task Model: Growing a Neural Network for Multiple NLP Tasks，现在详细介绍。

这是个怪兽一般的模型，多层LSTM并联，从下往上看在文本颗粒度上是越来越大，在任务上是越来越复杂。由底而上分别是词性标注、CHUNK、句法分析、两个句子的相关性、逻辑蕴涵关系。输入可能是词，也可能是字符ngram。底层任务的隐藏状态有到其他层级的直接路径。相关性encoder的输出卷积一下，供逻辑关系分类器使用。

整个模型使用同一个目标函数。左右对称只是示意可以接受两个句子用于关联分析，其实是同一套参数。

模型细节

词性标注是单层LSTM，隐藏状态softmax一下，乘上label的embedding得到每个单词的pos embedding。将词性标注LSTM的隐藏状态、pos embedding和单词输入chunking的LSTM，执行类似的流程得到chunk的embedding。

依存句法分析

依然是单层LSTM，每个时刻同时接受下级的输入。每两个时刻的单词做一次softmax，判断它们的依存关系。理论上讲，该方法无法保证结果一定是合法的句法树，但Richard说99%的case都是合法的，加上一些剪枝规则后，可以拿到最高分数（虽然论文还未发表就被另一位同行超越了）。

语义联系

依然是类似的BiLSTM，多了个CNN max池化，过一层前馈神经网络，过一层softmax得到两个句子的语义联系。

训练

如果每个softmax都用交叉熵损失函数训练的话，效果并不好。这里用到了一种新奇的技巧叫做successive regularization，在某个上层任务的损失函数中，加入一个正则化项，限制下层任务的参数不要改变太多。

在训练的时候，从低层任务出发，先专注优化一个目标函数，假装上面的东西都不存在，逐步往上。（我觉得这并不是同一个目标函数）

结果

联合训练提高了每项任务的效果，任务数据越小，提升越显著。这是因为迁移学习的帮助越大。

大部分任务都拿到了最高分：

障碍3：预测从未见过的词语

以前课程也讲过，pointer copy机制：

原文：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-tackling-the-limits-of-dl-for-nlp.html

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