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前言

自然语言推断（Natural Language Inference, NLI）是自然语言处理（NLP）领域一个核心且富有挑战性的任务。它的目标是判断两句话之间的逻辑关系，通常分为蕴涵（Entailment）、矛盾（Contradiction）和中性（Neutral）三类。例如，给定前提“一个人在骑马”，我们希望模型能推断出假设“一个人在户外”是蕴涵关系，而“一个人在睡觉”是矛盾关系。

传统的NLI模型常常依赖于复杂的深度网络结构，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。然而，在2016年，Parikh等人提出了一种新颖且高效的“可分解注意力模型”（Decomposable Attention Model），该模型完全摒弃了循环和卷积层，仅通过注意力机制和简单的多层感知机（MLP），就在当时权威的SNLI数据集上取得了顶尖的性能，并且参数量更少。

这篇博客将带领大家深入探索这一经典模型的PyTorch实现。我们将从零开始，逐一剖析模型的三个核心步骤——注意（Attending）、比较（Comparing）和聚合（Aggregating），并通过详尽的代码和注释，帮助你彻底理解其工作原理。无论你是NLP初学者还是希望温故知新的开发者，相信本文都能为你带来启发。

完整代码:下载链接

模型详解

可分解注意力模型的整体思想非常直观：它不依赖于对句子时序信息的复杂编码，而是将一个句子中的每个词元与另一个句子中的所有词元进行“对齐”，然后比较这些对齐的信息，最后将所有比较结果汇总起来，做出最终的逻辑判断。

如上图所示，整个模型由三个联合训练的阶段构成：注意、比较和聚合。接下来，我们将逐一深入代码实现。

第一步：注意（Attending）

“注意”阶段的核心任务是建立前提（Premise）和假设（Hypothesis）中词元之间的“软对齐”（Soft Alignment）。例如，对于前提“我确实需要睡眠”和假设“我累了”，我们希望模型能够自动地将假设中的“我”与前提中的“我”对齐，并将“累”与“睡眠”对齐。这种对齐是通过注意力权重实现的。

我们用 $\mathbf{A}=({\mathbf{a}}_1,\dots ,{\mathbf{a}}_m)$ 和 $\mathbf{B}=({\mathbf{b}}_1,\dots ,{\mathbf{b}}_n)$ 分别表示前提和假设的词向量序列。首先，我们将每个词向量通过一个共享的MLP网络 $f$ 进行变换。然后，前提中第 $i$ 个词元和假设中第 $j$ 个词元的注意力分数 $e_{ij}$ 计算如下：

$$e_{ij}=f({\mathbf{a}}_i{)}^{\top }f({\mathbf{b}}_j)$$

这里有一个巧妙的“分解”技巧：函数 $f$ 分别作用于 ${\mathbf{a}}_i$ 和 ${\mathbf{b}}_j$ ，而不是将它们配对作为输入。这使得计算复杂度从 $O(mn)$ 降低到了 $O(m+n)$，大大提升了效率。

在计算出所有词元对之间的注意力分数后，我们使用Softmax进行归一化，从而得到一个序列对另一个序列的加权平均表示。具体来说：

1. ${\beta }_i$：对于前提中的每个词元 ${\mathbf{a}}_i$，我们计算它与假设中所有词元对齐后的表示，即假设序列的加权平均。
2. ${\alpha }_j$：对于假设中的每个词元 ${\mathbf{b}}_j$，我们计算它与前提中所有词元对齐后的表示，即前提序列的加权平均。

下面是实现这个过程的代码。首先，我们定义一个通用的 mlp 函数，它将作为我们模型中的基本构建块。

MLP 辅助函数

import torch
import torch.nn as nndef mlp(num_inputs, num_hiddens, flatten):"""构建多层感知机(MLP)网络参数:num_inputs (int): 输入特征维度num_hiddens (int): 隐藏层神经元数量flatten (bool): 是否在激活函数后进行展平操作返回:nn.Sequential: 构建好的MLP网络模型"""# 创建网络层列表，用于存储各个网络层net = []# 添加第一个Dropout层，防止过拟合net.append(nn.Dropout(0.2))# 添加第一个全连接层，将输入特征映射到隐藏层net.append(nn.Linear(num_inputs, num_hiddens))# 添加ReLU激活函数，引入非线性net.append(nn.ReLU())# 根据flatten参数决定是否添加展平层if flatten:# 将多维张量展平为一维，从第1维开始展平（保留batch维度）net.append(nn.Flatten(start_dim=1))# 添加第二个Dropout层，继续防止过拟合net.append(nn.Dropout(0.2))# 添加第二个全连接层，隐藏层到隐藏层的映射net.append(nn.Linear(num_hiddens, num_hiddens))# 添加第二个ReLU激活函数net.append(nn.ReLU())# 再次根据flatten参数决定是否添加展平层if flatten:# 将多维张量展平为一维net.append(nn.Flatten(start_dim=1))# 将所有网络层组合成Sequential模型并返回return nn.Sequential(*net)

Attend 模块

有了mlp函数，我们就可以构建Attend模块了。

import torch.nn.functional as Fclass Attend(nn.Module):"""注意力机制类，用于计算两个序列之间的软对齐实现论文中提到的注意力机制：e_ij = f(a_i)^T f(b_j)其中f是MLP网络，用于计算注意力权重"""def __init__(self, num_inputs, num_hiddens, **kwargs):"""初始化注意力机制参数:num_inputs (int): 输入特征维度（embed_size）num_hiddens (int): MLP隐藏层维度**kwargs: 传递给父类的其他参数"""super(Attend, self).__init__(**kwargs)# 创建MLP网络f，用于将输入序列映射到注意力空间# 输入维度: (batch_size, seq_len, num_inputs)# 输出维度: (batch_size, seq_len, num_hiddens)self.f = mlp(num_inputs, num_hiddens, flatten=False)def forward(self, A, B):"""前向传播，计算两个序列之间的软对齐参数:A (torch.Tensor): 序列A，形状为(batch_size, seq_A_len, embed_size)B (torch.Tensor): 序列B，形状为(batch_size, seq_B_len, embed_size)返回:beta (torch.Tensor): 序列B对序列A的软对齐，形状为(batch_size, seq_A_len, embed_size)alpha (torch.Tensor): 序列A对序列B的软对齐，形状为(batch_size, seq_B_len, embed_size)"""# 通过MLP网络f处理输入序列A和B# f_A的形状：(batch_size, seq_A_len, num_hiddens)# f_B的形状：(batch_size, seq_B_len, num_hiddens)f_A = self.f(A)f_B = self.f(B)# 计算注意力得分矩阵e# e的形状：(batch_size, seq_A_len, seq_B_len)e = torch.bmm(f_A, f_B.permute(0, 2, 1))# 计算beta：序列B被软对齐到序列A的每个词元# 对最后一维(seq_B_len)进行softmax，得到序列A中每个词元对序列B中所有词元的注意力权重# beta的形状：(batch_size, seq_A_len, embed_size)beta = torch.bmm(F.softmax(e, dim=-1), B)# 计算alpha：序列A被软对齐到序列B的每个词元# 对e进行转置后，对最后一维(seq_A_len)进行softmax# alpha的形状：(batch_size, seq_B_l