AI 与机器学习2016arxiv.org
深层动力学中的临界行为：自然语言中的一个隐藏维度
Critical Behavior from Deep Dynamics: A Hidden Dimension in Natural Language
进阶 · 约 90 分钟读完前置知识：马尔可夫模型、LSTM 基础、概率上下文无关文法
导读
这篇论文研究自然语言等序列数据中的统计结构，指出马尔可夫模型（词的影响随距离指数衰减）对自然语言是糟糕的近似，而带 LSTM 的深度神经网络呈现幂律衰减，能更好地刻画从文本、旋律到基因组的多种序列。作者还提出一个统一模型类，可涵盖概率上下文无关文法乃至宇宙暴胀等看似无关的现象。
HN 关注点：是因为它为 LSTM 在 NLP 中的成功提供了理论解释（长程依赖的幂律衰减），也引发了对跨领域类比是否牵强的讨论。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 1 补充 2
支持认为论文很重要：LSTM 的幂律衰减优于马尔可夫模型的指数衰减，并佐证了 LSTM 在 NLP 界的流行。
这似乎是一篇非常重要的论文：它表明 token 影响随距离指数衰减的马尔可夫模型往往是糟糕的模型，而带 LSTM 的深度神经网络具有幂律衰减，在各种序列数据上表现更好。顺带一提，我四月份参加了 NAACL 会议，感觉一半的论文都在用 LSTM。2016 年 NAACL 论文列表见：http://aclweb.org/anthology/N/N16/
mark_l_watson查看英文原文
This seems like a very important paper, basically showing that Markov models with exponential decay of influence of tokens by distance are often a poor model, where as deep neural networks with LSTM (long short term memory) has power law decay of influence decay, which performs better for a variety of sequential data. BTW, I went to the North American Association of Computational Linguistics conference in April and it seemed like half the papers used LSTM. Edit: the NAACL 2016 papers are here: http://aclweb.org/anthology/N/N16/
质疑调侃论文从语言学一路类比到宇宙暴胀，质疑这种跨领域平行是否牵强。
（逐段引用摘要）从『自然语言的隐藏维度』到『不同语言的文本、旋律和基因组』，再到『马尔可夫过程对自然语言近似很差』、『捕捉概率上下文无关文法的本质』，最后突然冒出『以及宇宙暴胀』——凭空出现了宇宙的创生。我总是对这种跨领域类比的能力感到困惑：是不是同事瞥了一眼屏幕说，嘿，我的方程和你的一样？
BenoitP查看英文原文
> [...] A Hidden Dimension in Natural Language Mmmh > [...] We show that in many data sequences — from texts in different languages to melodies and genomes Hum, ehrm > [...] natural languages are poorly approximated by Markov processes. Alright, alright > [...] This model class captures the essence of probabilistic context-free grammars Ok, ok > [...] and cosmological inflation Wat. Out of nowhere, Creation of the Univerve. ------------- I'm always baffled by the ability to draw parallels. Did a colleague take at peek at the screen and said, hey I have the same equations?
补充好奇该分析框架应用于编程语言源代码会得到什么结果。
我很好奇编程语言会是什么样子？我猜它们和自然语言很像？
w_t_payne查看英文原文
I wonder what programming languages look like? I'd guess a lot like natural language?
补充分享一个结合马尔可夫模型与 word2vec 的聊天机器人实现作为相关参考。
这里有一个已实现的马尔可夫 + word2vec 聊天机器人：http://lexcognition.com/lexi.html
meeper16查看英文原文
Here's an implemented Markov + word2vec chatbot http://lexcognition.com/lexi.html
相关资源
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- 评论区提到的论文
历次讨论
- 2016Hacker News 讨论帖175 分 · 44 评
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