RNN在做语义分析该怎么理解

今天给大家介绍一下RNN在做语义分析该怎么理解。文章的内容小编觉得不错，现在给大家分享一下，觉得有需要的朋友可以了解一下，希望对大家有所帮助，下面跟着小编的思路一起来阅读吧。

这个例子是deeplearnling/tutorial/rnnslu.html中的例子。

任务：

The Slot-Filling (Spoken Language Understanding) consists in assigning a label to each word given a sentence. It’s a classification task.

口语理解是为给定的一个句子分配标签。是一个分类问题。

数据集

采用的数据集是ATIS (Airline Travel Information System) dataset,是一个文本的数据分类的数据集，是根据航天公司电话预约时的电话记录，已通过语音处理转成了文字，采用（IOB）的表示方式。

IOB的表示方式：B是表示一个类的开始，I是表示一个类的中间，O是表示空类。如下表示：

Input(words)showflightsfromBostontoNewYorktodayOutput(labels)OOOB-deptOB-arrI-arrB-date

The ATIS offical split contains 4,978/893 sentences for a total of 56,590/9,198 words (average sentence length is 15) in the train/test set. The number of classes (different slots) is 128 including the O label (NULL).

ATIS官方把整个数据集分为训练集/测试集--4978/893个句子，一共有56590/9198单词（平均每一个句子有15个单词）。分为128个类，里面包含了O（空类）。

如果没有出现的词用<UNK>类表示。

对数据分类的准确性用如下三个指标：Precision(精度)，Recall（召回率），F1 score 。这个百度一下就知道了，简单地说，这三个都能表示分类准确率，满分是100，其中Precision,Recall有一定互斥性，故F1 score，是最好的。

我们还可以使用conlleval.pl 的PERL程序看出分类后的结果。

RNN模型与数据处理

数据表示：每一个单词一开始的代表是一个token，编程表示为一个数字，一句话就是多个数字组成的，这是输入表示，不过不是最终表示，输出对应的一个标签。

上下文窗口：

The index-1corresponds to thePADDINGindex we insert at the beginning/end of the sentence.

从上可以看出，窗口设的越大，数据长度越长。

词向量：

词向量是很有创新性的表示方式，一个单词表示如果用One-hot Representation,如,

“话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …]
　　“麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 …]

其中只有一个为1，有很多有缺陷，故有了词向量。把一个词表示成[0.792, −0.177, −0.107, 0.109, −0.542, …]。维度以 50 维和 100 维比较常见。这个词向量不是固定的，也是要经过训练得到的。

RNN要学习的参数：

RNN整个架构设置好的参数：

跑程序

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