Вопрос или проблема
CBOW: Мы пытаемся предсказать следующее слово на основе контекста (определяемого как определенное окно слов вокруг целевого слова)
RNN также может использоваться для предсказания следующего слова в последовательности, где каждый раз входными данными являются текущие данные и недавнее прошлое (т.е. выход предыдущего шага)
Мне не понятно, как подход RNN лучше, потому что я мог бы определить очень большое окно для CBOW, и тогда он также предсказывал бы слова на основе предыдущей информации. Почему мы говорим, что RNN будет лучше в предсказаниях, потому что у него есть память? Если мы подаем все данные в CBOW одновременно, что в случае RNN поступает пошагово, в чем преимущество одного метода над другим? Это только потому, что мы экономим вычисления в последнем случае?
RNN могут использовать скрытое состояние для хранения актуальной истории и использовать его для предсказания того, какое слово может следовать. Это делает RNN потенциально очень хорошими языковыми моделями, т.е. моделями распределений по предложениям.
CBOW учитывает только окно нескольких окружающих слов независимо от их порядка, что, однако, является ключевой информацией для языкового моделирования. Поэтому CBOW является довольно плохой языковой моделью, но языковое моделирование не то, для чего была разработана модель. Хотя это довольно плохая языковая модель, она предоставляет аналогично хороший сигнал для обучения для векторных представлений слов. Поскольку она гораздо быстрее, чем RNN, векторные представления можно обучать на гораздо больших данных. Кроме того, дизайн модели позволяет дальнейшую оптимизацию для больших размеров словаря.
Ответ или решение
Рекуррентные нейронные сети (RNN) и модель CBOW (Continuous Bag of Words) представляют собой два различных подхода к обработке последовательных данных, таких как текст, и имеют свои уникальные характеристики и применения.
1. Основные различия в подходе:
-
CBOW: Данная модель использует контекст, который определяется определенным окном слов вокруг целевого слова, для предсказания этого слова. Важно отметить, что CBOW не учитывает порядок слов в контексте, а все слова внутри окна рассматриваются как неупорядоченная совокупность. Это упрощение может привести к потере информации о структуре языка, что существенно для языковых моделей.
-
RNN: В отличие от CBOW, RNN обрабатывает последовательность шаг за шагом, что позволяет учитывать предыдущие состояния (выходы) в скрытом состоянии сети. Скрытое состояние может накапливать и хранить информацию о более ранних элементах последовательности, что позволяет RNN более эффективно моделировать временные зависимости и структуру языка.
2. Хранение истории:
RNN может запоминать информацию о прошлых состояниях благодаря своему архитектурному дизайну, что делает его особенно мощным инструментом для задач, связанных с языковым моделированием. С каждым шагом RNN может адаптировать скрытое состояние, встраивая информацию о предыдущих входах, что позволяет более точно предсказывать следующее слово на основе всей ранее обработанной последовательности.
3. Размер окна в CBOW и его недостатки:
Хотя можно увеличить размер окна в CBOW, чтобы включить больше контекста, это все равно не будет равноценно способности RNN учитывать всю предшествующую информацию и их порядок. Порядок слов играет критическую роль в языках, так как различные конструкции могут изменить смысл предложения. CBOW, из-за своей природы, не может улавливать такие нюансы.
4. Вычислительные преимущества:
CBOW действительно быстрее обучается и может быть оптимизирован для работы с большими размерами словаря благодаря простоте своей архитектуры. Это позволяет ему эффективно создавать векторные представления для слов (эмбеддинги) на больших объемах данных, что делает его полезным для задач, связанных с семантикой, но не для языкового моделирования.
5. Заключение:
Таким образом, можно сказать, что RNN предлагают более глубокое и точное понимание последовательностей из-за своей способности запоминать и учитывать историю, в то время как CBOW, хоть и эффективен для некоторых задач, таких как создание эмбеддингов, имеет свои ограничения в контексте языкового моделирования. Поэтому для задач, где важен контекст и порядок, RNN обычно являются более предпочтительным выбором.