seq2seq+各种形式的attention近期横扫了nlp的很多任务，本篇将分享的文章是比较早（可能不是最早）提出用seq2seq来解决机器翻译任务的，并且取得了不错的效果。本文的题目是Sequence to Sequence Learning with Neural Networks，作者是来自Google的Ilya Sutskever博士（现在OpenAI）。可以说这篇文章较早地探索了seq2seq在nlp任务中的应用，后续的研究者在其基础上进行了更广泛的应用，比如自动文本摘要，对话机器人，问答系统等等。
这里看一张很经典的图，如下：
图的左半边是encoder，右半边是decoder，两边都采用lstm模型，decoder本质上是一个rnn语言模型，不同的是在生成词的时候依赖于encoder的最后一个hidden state，可以用下式来表示：
模型非常简单，就是最普通的多层lstm，实际实现的时候有几点不同：
用了两种不同的lstm，一种是处理输入序列，一种是处理输出序列。
更深的lstm会比浅的lstm效果更好，所以本文选择了四层。
将输入的序列翻转之后作为输入效果更好一些。
这里在decoder部分中应用了beam search来提升效果，beam search大概的思路是每次生成词是取使得整个概率最高的前k个词作为候选，这里显然beam size越大，效果越好，但是beam size越大会造成计算的代价也增大，所以存在一个trade off。
最后通过机器翻译的数据集验证了了seq2seq模型的有效性。
这里需要讨论的一点是，为什么将输入倒序效果比正序好？文中并没有说，只是说这是一个trick。但后面读了关于attention的文章之后，发现soft attention或者说alignment对于seq2seq这类问题有着很大的提升，我们都知道rnn是一个有偏模型，顺序越靠后的单词在最终占据的信息量越大，那么如果是正序的话，最后一个词对应的state作为decoder的输入来预测第一个词，显然在alignment上来看，这两个词并不是对齐的，反过来，如果用倒序的话，之前的一个词成了最后一个词，在last state中占据了主导，用这个词来预测decoder的第一个词，从某种意义上来说实现了alignment，所以效果会好一些。
来源：paperweekly
