深度學習在自然語言處理領域的應用日益廣泛，其中序列模型扮演著至關重要的角色。本文將深入探討如何利用 TensorFlow 2.x 構建和訓練雙向迴圈神經網路，並將其應用於文書處理和序列生成任務。我們將以例項說明如何使用 Bidirectional 層結合 GRU 和 LSTM 等模型，並演示如何對文字進行預處理、詞彙抽取、序列生成和編碼。此外，文章還將涵蓋如何使用 Embedding 層、GRU 層和 Dense 層構建模型，並利用訓練資料進行模型訓練和評估，最終實作根據序列模型的文字生成。
實作雙向迴圈神經網路
TensorFlow 提供了一個名為 tf.keras.layers.Bidirectional 的層來實作雙向迴圈神經網路。這個層是一個包裝器，可以包裝其他序列層例項，如 SimpleRNN、LSTM 和 GRU。在建立 Bidirectional 層時，需要設定 layer 引數為其中一種 RNN 層例項。
在雙向迴圈神經網路中，前向和後向隱藏層的輸出會被結合以產生最終輸出。TensorFlow 的 Bidirectional 類別允許定義如何結合這兩個輸出，可以是 sum、mul、concat、ave 或 None。如果設定為 None，則不會結合輸出，兩個輸出會作為一個列表傳回。
程式碼示例
以下是一個使用 Bidirectional 層的示例程式碼：
input_shape = (timesteps, input_dim)
inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape, batch_size=batch_size)
bidirectional_layer = tf.keras.layers.Bidirectional(
layer=tf.keras.layers.GRU(units=64, return_sequences=True),
backward_layer=tf.keras.layers.LSTM(units=64, return_sequences=True, go_backwards=True)
)(inputs)
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(units=1)(bidirectional_layer)
model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=dense_layer)
在這個示例中，前向層是一個 GRU 層，後向層是一個 LSTM 層。注意，後向層的 go_backwards 引數設定為 True。
模型摘要
模型的摘要如下：
Figure 9.12: Bidirectional model summary
雙向迴圈神經網路是標準 RNNs 的一個強大的擴充套件，可以捕捉序列的過去和未來內容。如果您正在處理序列資料，並希望利用過去和未來的內容，雙向迴圈神經網路值得探索。
語言模型和序列生成
在自然語言處理（NLP）中，語言模型可以預測給定序列中下一個單詞或字元的機率分佈。透過學習語言的底層語法、語義和句法，語言模型可以生成連貫和語境適當的文字。語言模型被廣泛用於各種 NLP 任務，例如自動完成、搜尋引擎建議、語音識別、機器翻譯、文字摘要、對話生成等。
內容解密：
雙向迴圈神經網路的實作涉及到前向和後向隱藏層的輸出結合。這個結合可以是簡單的加法、乘法、拼接、平均或不結合。不同的結合方式會影響模型的效能和複雜度。
圖表翻譯：
此圖示雙向迴圈神經網路的架構，包括前向和後向隱藏層的輸出結合。圖中展示瞭如何使用 Bidirectional 層實作雙向迴圈神經網路，並展示了模型的摘要。
自然語言模型的發展與應用
自然語言模型（Language Model）是一種人工智慧模型，旨在學習和預測自然語言的機率分佈。這種模型可以在詞彙級別或字元級別上進行開發，視應用領域的不同而定。在模型的訓練和推理階段，詞彙或字元被視為文字或令牌的單位。
自然語言模型透過學習所有可用令牌的機率分佈來預測序列中下一個令牌的出現機率，給定序列中之前的令牌。這種機率分佈可以用於預測序列中的下一個令牌或生成新的文字序列。
序列生成是根據語言模型生成新文字序列的任務。給定一個起始序列的詞彙或字元（令牌），語言模型預測下一個詞彙或字元的機率分佈後，從該分佈中取樣一個詞彙或字元並將其增加到序列中。這個過程可以重複生成詞彙或字元的序列。序列生成的品質由生成文字的語法正確性、語義意義和整體流暢度來衡量。
語言模型可以使用不同型別的根據神經網路的模型開發，例如迴圈神經網路（RNNs）和變換器（Transformers）。這些模型可以在大型文字資料函式庫上進行訓練，以學習詞彙或字元的機率分佈。
在TensorFlow中，我們將建立一個語言模型，以預測給定字元序列的下一個字元。生成的字元將類別似於原始訓練文字。首先，我們將匯入一些重要的函式庫，需要用於建立此應用程式，如下所示：
import pathlib
import spacy
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
如同在第8章《探索NLP進行高階文字分析》中所學，我們將使用同一份平文版本的書籍《格列佛遊記》，可從Project Gutenberg的網站下載。
內容解密：
上述程式碼片段匯入了必要的函式庫，包括pathlib、spacy、numpy、tensorflow和sklearn.model_selection。這些函式庫將用於建立和訓練語言模型。pathlib用於處理路徑，spacy用於自然語言處理，numpy用於數值計算，tensorflow用於建立和訓練模型，sklearn.model_selection用於資料分割。
圖表翻譯：
graph LR
A[匯入函式庫] --> B[載入資料]
B --> C[預處理資料]
C --> D[建立模型]
D --> E[訓練模型]
E --> F[評估模型]
F --> G[生成文字]
此圖表展示了建立和訓練語言模型的流程，從匯入函式庫到生成文字。每個步驟都對應到特定的任務，例如載入資料、預處理資料、建立模型、訓練模型、評估模型和生成文字。
文字預處理與詞彙抽取
在進行自然語言處理（NLP）任務時，文字預處理是一個非常重要的步驟。這一步驟可以幫助我們去除不需要的字元、標點符號和特殊字元，從而得到乾淨的文字資料。
首先，我們需要載入所需的函式庫和模型。在這個例子中，我們使用spaCy函式庫和其內建的英語模型en_core_web_sm。這個模型可以幫助我們進行詞彙分割、命名實體識別等任務。
import spacy
import pathlib
# 載入spaCy模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
接下來，我們需要讀取輸入檔案。假設我們的輸入檔案名為book.txt，我們可以使用pathlib函式庫來讀取檔案內容。
# 讀取輸入檔案
input_file = "book.txt"
doc = nlp(pathlib.Path(input_file).read_text(encoding="utf-8"))
現在，我們可以開始進行詞彙抽取了。spaCy模型可以幫助我們進行詞彙分割和詞彙過濾。我們只保留字母字元，忽略其他字元和標點符號。
# 初始化一個空列表來儲存詞彙
words = []
# 遍歷每個token
for token in doc:
# 檢查token是否為字母字元
if token.is_alpha:
# 將token轉換為小寫並增加到列表中
words.append(token.text.lower())
最後，我們可以將詞彙列表合併成一個字串，得到乾淨的文字資料。
# 將詞彙列表合併成一個字串
clean_text = " ".join(words)
這樣，我們就完成了文字預處理和詞彙抽取的任務。得到的clean_text變數包含了輸入文字中的所有唯一詞彙。
內容解密：
上述程式碼的主要目的是進行文字預處理和詞彙抽取。首先，我們載入了spaCy模型和輸入檔案。然後，我們使用spaCy模型進行詞彙分割和過濾，保留只有字母字元的詞彙。最後，我們將詞彙列表合併成一個字串，得到乾淨的文字資料。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[載入模型] --> B[讀取輸入檔案]
B --> C[進行詞彙分割和過濾]
C --> D[保留字母字元]
D --> E[合併詞彙列表]
E --> F[得到乾淨的文字資料]
這個流程圖展示了上述程式碼的主要步驟。從載入模型和讀取輸入檔案開始，到進行詞彙分割和過濾，保留字母字元，合併詞彙列表，最後得到乾淨的文字資料。
文字序列生成和編碼
在自然語言處理中，序列生成是一個重要的步驟。為了生成訓練資料，預測下一個字元，我們需要定義一個序列長度。在這個例子中，我們選擇了30個字元作為序列長度。
序列長度定義
SEQ_LENGTH = 30
文字序列生成
接下來，我們使用一個迴圈從清理過的文字中提取出所有31個字元的序列。
char_sequences = list()
for j in range(len(clean_text) - SEQ_LENGTH):
char_sequences.append(clean_text[j:j + SEQ_LENGTH + 1])
這段程式碼會從文字中提取出所有31個字元的序列，並將它們增加到char_sequences列表中。每個序列的前30個字元將用於預測第31個字元。
獨特字元列表和編碼
為了對字元進行編碼和解碼，我們需要建立一個獨特字元的列表。
unique_chars = sorted(list(set(clean_text)))
然後，我們建立兩個字典：一個用於將字元編碼為其在獨特字元列表中的索引，另一個用於將索引解碼為對應的字元。
char_to_idx = dict((c, i) for i, c in enumerate(unique_chars))
idx_to_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(unique_chars))
這些字典將在後續的文書處理和模型訓練中發揮重要作用。
編碼序列
最後，我們建立一個空列表，準備用於儲存編碼過的序列。
encoded_sequence = list()
這些步驟為我們的自然語言處理任務奠定了基礎，為後續的模型訓練和文字生成做好了準備。
文字編碼與資料準備
在深度學習模型中，文字資料需要轉換成數值格式，以便模型進行處理。在這個過程中，我們使用兩個字典：char_to_idx 和 idx_to_chars。前者將每個唯一的字元對映到一個索引值，而後者則實作了相反的對映。
# 對字元序列進行編碼
for seq in char_sequences:
encoded_sequence.append([char_to_idx[char] for char in seq])
這段程式碼對於每個字元序列，將每個字元轉換成其對應的索引值，並將這些索引值追加到 encoded_sequence 列表中。
接下來，我們需要將編碼後的資料轉換成 NumPy 陣列，並將其分割成特徵和標籤。前 30 個字元被視為特徵 X，而第 31 個字元則作為預測的目標標籤。
# 取得字典長度
vocab_len = len(char_to_idx)
# 將編碼序列轉換成 NumPy 陣列
encoded_sequence = np.array(encoded_sequence)
# 分割資料成特徵和標籤
X, y = encoded_sequence[:,:-1], encoded_sequence[:,-1]
# 將資料分割成訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
這些步驟為模型的訓練做好了準備，接下來可以使用這些資料進行模型的建立和訓練。
內容解密：
在這個過程中，我們使用了幾個重要的步驟：
- 字元編碼：使用
char_to_idx對字元進行編碼，以便模型可以理解。 - 資料轉換：將編碼後的資料轉換成 NumPy 陣列，以便進行數值運算。
- 資料分割：將資料分割成特徵和標籤，並進一步分割成訓練集和測試集。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[字元序列] --> B[編碼]
B --> C[轉換成 NumPy 陣列]
C --> D[分割成特徵和標籤]
D --> E[分割成訓練集和測試集]
這個流程圖描述了從字元序列到訓練集和測試集的整個過程。
文字生成模型的建立和訓練
在本文中，我們將建立一個文字生成模型，使用 Embedding 層將字元索引（整數）對映到學習到的嵌入。然後，我們將使用 GRU 層和 Dense 層建立模型。
首先，我們定義模型的架構：
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Embedding(vocab_len, 50, input_length=30, trainable=True))
model.add(tf.keras.layers.GRU(100, dropout=0.6))
model.add(tf.keras.layers.Dense(vocab, activation='softmax'))
接下來，我們編譯模型並訓練模型：
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['sparse_categorical_accuracy'], optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, verbose=2, validation_data=(X_test, y_test))
為了加速訓練過程，我們可以使用 GPU 作為 Colab Runtime。另外，我們可以嘗試增加 epochs 的數量來得到更好的模型。
預測序列的生成
一旦模型訓練完成，我們就可以使用它來預測序列的下一個字元。為此，我們定義了一個名為 generate_sequence() 的函式，該函式接受訓練好的模型、char_to_idx 和 idx_to_char 字典、輸入序列等引數。
以下是 generate_sequence() 函式的實作：
def generate_sequence(model, char_to_idx, idx_to_char, input_seq, max_length):
# ...
這個函式使用訓練好的模型預測輸入序列的下一個字元，然後將預測的字元增加到輸入序列中。這個過程重復多次，直到預測的序列達到指定的最大長度。
內容解密：
tf.keras.layers.Embedding：這是一個嵌入層，將字元索引（整數）對映到學習到的嵌入。tf.keras.layers.GRU：這是一個遞迴神經網路層，用於處理序列資料。tf.keras.layers.Dense：這是一個密集連線層，用於輸出預測結果。sparse_categorical_crossentropy：這是一個損失函式，用於計算預測結果和真實標籤之間的差異。sparse_categorical_accuracy：這是一個評估指標，用於計算預測結果的準確性。
圖表翻譯：
以下是模型架構的視覺化圖表：
flowchart TD
A[輸入序列] --> B[嵌入層]
B --> C[GRU層]
C --> D[密集連線層]
D --> E[輸出預測]
這個圖表展示了模型的架構，從輸入序列到輸出預測的過程。
序列模型與自然語言處理
序列模型在處理序列型資料時扮演著重要角色，尤其是在自然語言處理（NLP）領域。這類別模型能夠學習語言中的模式和結構，從而實作自動文字生成、語言翻譯等功能。
迴圈神經網路（RNN）模型
迴圈神經網路（RNN）是一種基本的序列模型，能夠處理序列型資料。RNN模型的結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層能夠記憶序列中的前後關係，從而對序列進行預測。
雙向迴圈神經網路（Bi-RNN）模型
雙向迴圈神經網路（Bi-RNN）模型是RNN模型的一種變體，能夠同時考慮序列的前後關係。Bi-RNN模型包括兩個RNN模型，一個從左到右，一個從右到左，從而能夠更好地捕捉序列中的模式。
長短期記憶（LSTM）模型
長短期記憶（LSTM）模型是一種特殊的RNN模型，能夠更好地處理長序列的資料。LSTM模型包括記憶單元、輸入門、輸出門和忘記門，從而能夠控制記憶的讀寫和刪除。
閘控遞迴單元（GRU）模型
閘控遞迴單元（GRU）模型是一種簡化的LSTM模型，能夠更快速地處理序列型資料。GRU模型包括更新門和重置門，從而能夠控制記憶的更新和重置。
文字生成
文字生成是一種重要的NLP任務，能夠實作自動文字生成。序列模型能夠學習語言中的模式和結構，從而生成新的文字。以下是文字生成的步驟：
- 預處理：對輸入文字進行預處理，包括分詞、詞嵌入等。
- 訓練：訓練序列模型，包括RNN、LSTM、GRU等。
- 生成：使用訓練好的模型生成新的文字。
TensorFlow 2.x 實作
TensorFlow 2.x 是一個流行的深度學習框架，能夠實作序列模型和文字生成。以下是使用TensorFlow 2.x 實作文字生成的步驟：
- 安裝TensorFlow 2.x。
- 載入資料，包括輸入文字和目標文字。
- 預處理資料，包括分詞、詞嵌入等。
- 訓練序列模型，包括RNN、LSTM、GRU等。
- 使用訓練好的模型生成新的文字。
內容解密：
上述內容介紹了序列模型在自然語言處理領域的應用，包括RNN、LSTM、GRU等模型的基本原理和實作方法。同時，介紹了使用TensorFlow 2.x 實作文字生成的步驟，包括預處理、訓練和生成等。透過本章的學習，讀者能夠瞭解序列模型的基本原理和實作方法，從而能夠應用於實際的NLP任務中。
圖表翻譯：
graph LR
A[輸入文字] --> B[預處理]
B --> C[訓練]
C --> D[生成]
D --> E[輸出文字]
上述圖表展示了文字生成的步驟，包括輸入文字、預處理、訓練和生成等。透過這個圖表，讀者能夠更好地瞭解文字生成的流程和序列模型的應用。
序列模型的演進與應用
自1997年長短期記憶（LSTM）模型的發明到2022年強大的大語言模型（LLM）如ChatGPT的出現，序列模型已經走過了一段長長的路。為了建造更好的表現模型，眾多的研究和技術發展已經被實作。如今，Google的Bard和OpenAI的GPT-4等LLM已經具有數十億個可訓練的引數，以模擬人類級別的文字生成。這些龐大的模型現在可以編寫電腦程式，創作音樂，甚至回答考試問題。
在下一章中，我們將學習和建造序列模型以實作文字分類別。
重要點
- 序列模型在處理序列資料（如時間序列資料、自然語言文字、音訊等）方面至關重要。
- 迴圈神經網路（RNN）是一類別設計用於處理序列資料的神經網路。簡單的RNN容易出現梯度消失問題，因此需要更先進的模型，如LSTM和門控迴圈單元（GRU）。
LSTM模型
LSTM是一種特殊的RNN架構，設計用於克服梯度消失問題和捕捉序列中的長距離依賴關係。GRU模型是LSTM的一種替代方案，提供了一種更簡單的架構同時仍然解決梯度消失問題。雙向RNN可以在前向和後向方向處理序列，對於需要從過去和未來資料點中取得上下文的任務非常有用。
TensorFlow 2和序列模型
TensorFlow 2提供了一個強大的平臺，用於高效地建立和訓練序列模型。語言模型是一種自動序列生成技術，能夠生成在不同NLP應用中連貫且上下文相關的文字。語言模型可以使用序列模型來預測下一個字元序列。
參考資料
- 簡單RNN在TensorFlow中：
leRNN - 簡單RNN單元在TensorFlow中：
leRNNCell - LSTM在TensorFlow中：
M - LSTM單元在TensorFlow中：
MCell - GRU在TensorFlow中：
GRU - GRU單元在TensorFlow中：
Cell - RNN包裝器在TensorFlow中：
RNN wrapper - 雙向包裝器在TensorFlow中：
Bidirectional - 填充序列在TensorFlow中：
Pad sequences - 迴圈神經網路的不合理有效性：《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》
內容解密：
上述內容介紹了序列模型的演進和應用，強調了LSTM和GRU等模型在處理序列資料中的重要性。同時，也提到了TensorFlow 2在建立和訓練序列模型中的作用。語言模型的概念和應用也被簡要介紹。
flowchart TD
A[序列模型] --> B[LSTM]
B --> C[GRU]
C --> D[雙向RNN]
D --> E[語言模型]
E --> F[預測下一個字元序列]
圖表翻譯：
此圖表示序列模型的演進和應用。從左到右，序列模型（A）發展到LSTM（B），然後到GRU（C），再到雙向RNN（D），最後到語言模型（E），語言模型可以用於預測下一個字元序列（F）。這個圖表簡要地展示了序列模型的演進和語言模型的應用。
從技術演進的視角來看，序列模型，尤其是迴圈神經網路（RNN），在自然語言處理領域中扮演著至關重要的角色。深度剖析從簡單RNN到LSTM、GRU，再到雙向RNN的發展歷程，可以發現模型架構的演進有效解決了梯度消失等關鍵技術挑戰，並顯著提升了模型處理長序列資料和捕捉上下文資訊的能力。透過TensorFlow 2.x提供的便捷工具和API，開發者可以更有效率地構建和訓練這些複雜的模型，實作諸如文字生成、序列預測等NLP任務。然而，模型複雜度提升也帶來了計算資源消耗增加、訓練時間延長等限制。對於資源有限的場景，需要權衡模型複雜度和效能表現，選擇合適的模型架構和訓練策略。展望未來，大語言模型（LLM）的快速發展，例如ChatGPT和GPT-4，預示著序列模型將在更廣泛的領域展現出更強大的能力，例如程式碼生成、音樂創作等。技術團隊應密切關注LLM的技術進展和應用趨勢，探索其在特定業務場景中的應用潛力。玄貓認為，掌握序列模型的核心原理和TensorFlow 2.x的實作技巧，將成為NLP開發者的必備技能。
