论文:"Diverse Beam Search: Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Models" 创新点:引入组间多样性惩罚项,促进多样化生成 Clustered Beam Search 论文:“Cluster-based beam search for pointer-generator chatbot grounded by knowledge” (EMNLP 2020) 优化方法:通过聚类方法提高搜索效率和多样性 C. 计算效...
Beam Search是当前各类文本生成任务的标配解码方式,作为一种受限的宽度优先搜索,它可以极大降低搜索复杂度。但是,Beam Search依旧还有提高的空间!本文提出一种结合优先队列和A*经验式搜索的Beam Search,可以显著减少调用打分函数(如对数似然)的次数,从而能够使整个Beam Search速度大大加快,还能得到和Beam Search一样的结果。
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论文阅读 Lexically Constrained Decoding for Sequence Generation Using Grid Beam Search 一. 1.beamsearch每个方框代表一个beam,每个beam内包含beam_size个hypothesis。 2.gridbeamsearchbeam的传播空间变成二维:横向...beam内的hypothesis.三. hypothesis评分 不同约束数目的beam之间不能一起比较。 比如有一个约束的...
Beam search 是一种常用在时序任务中解码算法,如:NLP 中的语言翻译,Image Captioning 等。不同于一般的贪婪搜索策略,该算法会始终维持相同的搜索宽度,最终会输出该宽度的多个搜索结果。就是因为这种天然的优势,该算法被广泛的应用于各种时序任务中。但是,大量的研究表明,beam search 存在如下的不足:“随着 width” ...
论文《Best-First Beam Search》关注于提升 Beam Search 的搜索效率，提出了 Best-First Beam Search 算法，Best-First Beam Search 可以在更短时间内得到和 Beam Search 相同的搜索结果。论文中提到 Beam Search 的时间和得分函数调用次数成正比，如下图所示，因此作者希望通过减少得分函数的调用次数，从而提升 Beam ...
Beam Search集束搜索是Greedy Search的改进版,它拓展了Greedy Search在每一步的搜索空间,每一步保留当前最优的K个候选,一定程度上缓解了Greedy Search的问题,令K为Beam Size代表束宽,Beam Size是一个超参数,它决定搜索空间的大小,越大搜索结果越接近最优,但是搜索的复杂度也越高,当Beam Size等于1的时候,Beam Sea...
解码之BeamSearch算法 解码是seq2seq模型的常见问题,常用方法有贪心搜索(Greedy Search)集束搜索(Beam Search)。 简单贪心搜索 From [1] 如图,Decoder根据Encoder的中间语义编码向量cc和标签得到第一个输出的概率分布[0.1,0.1,0.3,0.4,0.1][0.1,0.1,0.3,0.4,0.1],选择概率最大的0.4,即moi。 根据隐向量h1h1和moi...
2.5 Search algorithms论文《Best-First Beam Search》关注于提升 Beam Search 的搜索效率,提出了 Best-First Beam Search 算法,Best-First Beam Search 可以在更短时间内得到和 标准Beam Search 相同的搜索结果。论文中提到 Beam Search 的时间和得分函数调用次数成正比,如下图所示,因此作者希望通过减少得分函数的...
在sequence2sequence模型中,beam search的方法只用在测试的情况,因为在训练过程中,每一个decoder的输出是有正确答案的,也就不需要beam search去加大输出的准确率。 假设现在我们用机器翻译作为例子来说明, 我们需要翻译中文“我是中国人”--->英文“I am Chinese” ...