Табигый тилди иштетүү (NLP) чөйрөсүндө жана тилди которуу же текстти түзүү сыяктуу ырааттуулукту түзүү милдеттеринде нур издөө алгоритми жана ачкөз декоддоо экөө тең модель берилген сөздөрдүн эң мүмкүн ырааттуулугун болжолдоо үчүн колдонулат. жана киргизүү ырааттуулугу.
Ач көздүн коддоосу
-
Негизги идея: Ач көздүк менен чечмелөө ар бир кадамда эң жогорку ыктымалдуулукка ээ сөздү тандап, чыгуу ырааттуулугун кайталап түзөт.
-
Издөө мейкиндигин изилдөө: Ал келечектеги кесепеттерди эске албай, ар бир кадамда эң ыктымалдуу сөздү тандап, чыгуу мейкиндиги аркылуу бир жолду изилдейт.
-
Талапкерлердин ырааттуулугу: Башка мүмкүнчүлүктөрдү четке кагып, ар бир кадамда эң ыктымалдуу ырааттуулукту гана көзөмөлдөйт.
-
Чечим кабыл алуу: Ал жергиликтүү чечимдерди учурдагы этапта эң жогорку ыктымалдуулукка таянып, мүмкүн болгон узак мөөнөттүү натыйжаларды эске албай кабыл алат.
Нур издөө
-
Негизги идея: Beam издөө чалгындоону эң мүмкүн болгондун ордуна бир нече мүмкүн ырааттуулукка кеңейтет.
-
Издөө мейкиндигин изилдөө: Ал бир эле учурда бир нече жолду (же "нурларды") изилдеп, талапкерлердин келечектүү ырааттуулугун сактайт.
-
Талапкерлердин ырааттуулугу: Ар бир кадамда эң ыктымалдуу тизмектердин белгиленген санын (устун кеңдиги параметри менен аныкталат) сактайт.
-
Чечим кабыл алуу: Ар бир кадамда ал бир нече талапкерлердин ырааттуулугун карайт жана алардын ошол учурга чейинки жыйынды ыктымалдыктарынын негизинде эң ыктымалдууларын тандайт.
Нурдун кеңдигинин параметри жана алмашуу
- Beam Width: Ар бир кадамда сактала турган талапкер ырааттуулугунун санын аныктайт. Чоңураак нурдун туурасы көбүрөөк мүмкүнчүлүктөрдү изилдейт, бирок эсептөө татаалдыгын жогорулатат.
Соодалар:
-
Ар түрдүүлүк жана тактык: чоңураак нурдун туурасы жаралган ырааттуулуктагы ар түрдүүлүктү кубаттайт, бирок тактыкты жоготушу мүмкүн. Тескерисинче, кичине туурасы так натыйжаларды бере алат, бирок ар түрдүүлүк жетишсиз болушу мүмкүн.
-
Эсептөө наркы: нурдун туурасын көбөйтүү талап кылынган эсептөө ресурстарын олуттуу көбөйтөт.
Ар түрдүүлүктү даректүү жана тактык
- Beam издөө талапкерлердин башкарылуучу топтомун сактап, бир нече ырааттуулукту изилдөөгө мүмкүндүк берүү менен ар түрдүүлүк менен тактыкты тең салмактоого аракет кылат. Узундукту нормалдаштыруу же ар түрдүү нурларды издөө вариациялары сыяктуу ыкмалар сапатты өтө көп жоготпостон ар түрдүүлүктү жакшыртат.
Чектөөлөр жана Субоптималдуу натыйжалар
-
Субоптималдуулук: Ар бир кадамдагы эң ыктымал ырааттуулук эң мыкты жалпы ырааттуулукка алып келбесе, нурлуу издөө оптималдуу эмес натыйжаларды бериши мүмкүн.
-
Изилдөөнүн жетишсиздиги: Ал жергиликтүү оптимага тыгылып калышы мүмкүн, өзгөчө, эгерде чыныгы оптималдуу ырааттуулук ар бир кадамда эң мүмкүн болгон жеке сөздөрдөн олуттуу четтеп кетсе.
-
Экспоненциалдык өсүш: Издөө мейкиндиги нурдун кеңдигине жараша экспоненциалдуу түрдө өсүп, эсептөө талаптарынын жогорулашына алып келет.
Узундук боюнча жазаларды колдонуу, ар түрдүү нурларды издөө варианттары же кошумча чектөөлөрдү киргизүү сыяктуу стратегиялар бул чектөөлөрдүн айрымдарын жеңилдете алат, бирок алар кеңири издөө мейкиндиктерин натыйжалуу изилдөөдө мүнөздүү кыйынчылыктарды толугу менен чече албашы мүмкүн. Изилдөөчүлөр көбүнчө тапшырманын конкреттүү талаптарына жана зарыл болгон ар түрдүүлүк менен тактыктын ортосундагы тең салмактуулукка негизделген ар кандай декоддоо стратегиялары менен эксперимент жасашат.
