[论文解读] Self-Attention with Structural Position Representations
本文提出基于依存树派生的结构位置表征——绝对与相对形式，以增强自注意力网络（SANs）对句法结构的感知能力。通过将这些表征整合至Transformer模型，该模型在NIST与WMT14翻译基准测试中，相较于标准的序列位置编码，翻译性能最高提升0.93 BLEU分数，表明结构编码能够捕捉到序列顺序之外的互补句法信息。
Although self-attention networks (SANs) have advanced the state-of-the-art on various NLP tasks, one criticism of SANs is their ability of encoding positions of input words (Shaw et al., 2018). In this work, we propose to augment SANs with structural position representations to model the latent structure of the input sentence, which is complementary to the standard sequential positional representations. Specifically, we use dependency tree to represent the grammatical structure of a sentence, and propose two strategies to encode the positional relationships among words in the dependency tree. Experimental results on NIST Chinese-to-English and WMT14 English-to-German translation tasks show that the proposed approach consistently boosts performance over both the absolute and relative sequential position representations.
研究动机与目标
- 为解决自注意力网络在捕捉句法结构方面仅依赖词序顺序的局限性。
- 探究从依存树中派生的结构位置表征是否能提升神经机器翻译任务的性能。
- 提出并评估绝对与相对结构位置编码策略，以补充现有的序列位置编码。
- 证明依存树中的句法深度与距离可为自然语言处理中的序列建模提供有用的归纳偏置。
提出的方法
- 该方法利用依存树表示句子的语法结构，提取词语之间的结构深度与成对距离。
- 绝对结构位置编码表示每个词语在依存树中的深度，而相对结构位置编码则捕捉词语对在树中的距离。
- 这些结构表征通过可学习嵌入的方式注入自注意力机制，类似于标准的位置编码方式。
- 该方法在Transformer架构基础上实现，将绝对与相对结构位置编码同时集成至编码器与解码器中。
- 模型在中英与英德翻译任务上进行训练，并通过消融研究隔离结构编码的贡献。
- 将结构位置表征与标准的绝对与相对序列位置编码进行对比，以衡量性能提升。
实验结果
研究问题
- RQ1能否从依存树中派生的结构位置表征提升自注意力网络在神经机器翻译任务中的性能？
- RQ2绝对与相对结构位置编码相较于标准的绝对与相对序列位置编码，在翻译质量方面表现如何？
- RQ3结构位置编码的引入是否提升了模型表征中的句法知识捕捉能力？
- RQ4结构编码带来的性能提升在不同语言对与不同模型规模下是否具有一致性？
主要发现
- 与基线Transformer-Big相比，所提出的结构位置编码在四个NIST中英测试集上平均提升0.59 BLEU分数。
- 在WMT14英德翻译任务中，结构位置编码相较基线Transformer-Big实现0.93 BLEU分数的提升。
- 相对序列位置编码与结构位置编码的结合，相较仅使用相对序列编码的基线，实现0.71 BLEU分数的提升。
- 语言学探针结果表明，结构位置编码将句法探针准确率从64.98提升至65.87，表明模型学习表征中保留了更优的句法知识。
- 消融研究证实，即使在同时结合绝对与相对序列位置编码的情况下，结构位置编码仍带来显著性能增益。
- 采用结构位置编码的模型保持了较高的解码速度，表明所提修改带来的计算开销极低。
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