每一步 Beam Search 都会维护一个 k-最大堆 (即伪代码中的 B)，然后用上一步的 k 个最高得分的序列生成新序列，放入最大堆 B 里面，选出当前得分最高的 k 个序列。伪代码中的 score 是得分函数，通常是对数似然：2.Beam Search 得分函数优化 2.1 length normalization 和 coverage penalty 这个方法是论...
Beam Search 伪代码 每一步 Beam Search 都会维护一个 k-最大堆 (即伪代码中的 B),然后用上一步的 k 个最高得分的序列生成新序列,放入最大堆 B 里面,选出当前得分最高的 k 个序列。伪代码中的 score 是得分函数,通常是对数似然: 对数似然得分函数 2.Beam Search 得分函数优化 2.1 length normalization ...
Beam Search的优化方法有几类:Hypothesis filtering:对生成的候选序列进行过滤。 Normalization:针对Beam Search得分函数的改进。 Decoding with auxiliary language model:利用辅助语言模型改进decoder。 Decoding with lexical constraints:添加对单词或短语的限制,decoder生成时需要参照限制词表。 Search algorithms:优化搜索...
Beam Search 及5种优化⽅法 ⽬录 1. Review Beam Search 参考：回顾beam search：对greedy search进⾏了改进：扩⼤搜索空间，更容易得到全局最优解。beam search包含⼀个参数beam width B，表⽰每个时间步保留得分最⾼的B个序列，然后下⼀时间步⽤这B个候选序列继续⽣成。在sequence models中，...
一、Beamsearch算法简介Beamsearch是一种启发式搜索算法,通过在每个搜索步骤中选择最优的N个候选解(N通常称为“beam width”),以控制搜索空间。在语音识别领域,Beamsearch算法被广泛应用于在线语音搜索、语音转文本等应用中。与其他搜索算法相比,Beamsearch算法具有较高的效率和精度。二、Beamsearch源代码语音识别解读1...
beam search的优化 1.Length Normalization 语言模型中 随着句子越来越长,后面的值会越来越小,乘积也会越来越小(极大似然) 变为log累加求和后,在前面乘以1/T,其中T为生成的句子长度,a为系数【超参数】,取值[0,1],优化这个average Loss。 2.Coverage Normalization ...
伪代码中，score 是用于衡量候选序列质量的得分函数，通常采用对数似然来计算。通过这一函数，Beam Search 能够在搜索过程中自动平衡序列的长度和质量。在 Beam Search 的应用中，得分函数优化是非常关键的。其中，长度归一化和覆盖惩罚是两个常用的优化方法。长度归一化通过调整得分函数，避免算法过于偏向生成...
greedy search(贪心搜索) 贪心搜索在解码下一个选择的时候,直接选择条件概率最大的候选值作为当前最优。 beamsearch(集束搜索) beam search的每一步不再只选择条件概率最大的值,而是选择概率值topk个(也即beam_size(束宽))。然后分别以这K个值做为下一个字解码的输入,则下个字会预测出K^2个概率。然后从这些...
一、Beam Search 在进行模型评估的过程中,每次我们选择概率最大的token id作为输出,那么整个输出的句子的概率就是最大的么? Beam search的又被称作束集搜索,是一种seq2seq中用来优化输出结果的算法(不在训练过程中使用)。 例如:传统的获取解码器输出的过程中,每次只选择概率最大的那个结果,作为当前时间步的输出,...
具体实现中，Beam search的C++版代码主要用于演示其工作原理。Top-K sampling通过选择概率最大的K个候选词来生成文本，K为参数，当K=1时即为贪心搜索。这种方法与Beam search类似，但存在随机采样的过程，因此K的值不宜过大，以保持文本的连贯性或条理性。Top-P sampling（或nucleus sampling）通过设定...