自然语言处理任务，比如caption generation（图片描述文本生成）、机器翻译中，都需要进行词或者字符序列的生成。常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中。
这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现。其中，greedy search 比较简单，着重介绍beam search算法的实现。
我们在文本生成解码时，实际上是想找对最有的文本序列，或者说是概率，可能性最大的文本序列。而要在全局搜索这个最有解空间，往往是不可能的（因为词典太大），建设生成序列长度为N，词典大小为V， 则复杂度为 V^N次方。这实际上是一个NP难题。退而求其次，我们使用启发式算法，来找到可能的最优解，或者说足够好的解。
假设序列数据（假设每个位置词的概率都已经给出）：
data = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]]
data = array(data)
1、greedy search decoder
非常简单，我们用argmax就可以实现
# greedy decoder
def greedy_decoder(data):
# 每一行最大概率词的索引
return [argmax(s) for s in data]
完整代码
from numpy import array
from numpy import argmax # greedy decoder
def greedy_decoder(data):
# 每一行最大概率词的索引
return [argmax(s) for s in data] # 定义一个句子，长度为10，词典大小为5
data = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]]
data = array(data)
# 使用greedy search解码
result = greedy_decoder(data)
print(result)
2. beam search
与greedy search不同，beam search返回多个最有可能的解码结果（具体多少个，由参数k执行）。
greedy search每一步都都采用最大概率的词，而beam search每一步都保留k个最有可能的结果，在每一步，基于之前的k个可能最优结果，继续搜索下一步。（参考下面示意图理解）
示例图（设置返回解码结果为2个）：
from math import log
from numpy import array
from numpy import argmax # beam search
def beam_search_decoder(data, k):
sequences = [[list(), 1.0]]
for row in data:
all_candidates = list()
for i in range(len(sequences)):
seq, score = sequences[i]
for j in range(len(row)):
candidate = [seq + [j], score * -log(row[j])]
all_candidates.append(candidate)
# 所有候选根据分值排序
ordered = sorted(all_candidates, key=lambda tup:tup[1])
# 选择前k个
sequences = ordered[:k]
return sequences # 定义一个句子，长度为10，词典大小为5
data = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]]
data = array(data)
# 解码
result = beam_search_decoder(data, 3)
# print result
for seq in result:
print(seq)
相关资料：
Argmax on Wikipedia
Numpy argmax API
Beam search on Wikipedia
Beam Search Strategies for Neural Machine Translation, 2017.
Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), 2009.
Neural Network Methods in Natural Language Processing, 2017.
Handbook of Natural Language Processing and Machine Translation, 2011.
Pharaoh: a beam search decoder for phrase-based statistical machine translation models, 2004.
