Giới thiệu

Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhiều ứng dụng như dịch máy, chatbot, và mô tả hình ảnh đều tạo ra văn bản là sản phẩm đầu ra. Để đạt được kết quả chính xác, các ứng dụng này thường sử dụng một số thuật toán, trong đó điển hình là Greedy Search và Beam Search.

Greedy Search, mặc dù dễ dàng và nhanh chóng, có nhược điểm là không phải lúc nào cũng tìm ra kết quả tối ưu nhất. Trong khi Beam Search, dù yêu cầu tính toán phức tạp hơn, lại cho kết quả tốt hơn vì nó xem xét nhiều khả năng hơn trong quá trình lựa chọn từ. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về thuật toán Beam Search, lý do ứng dụng của nó trong NLP cũng như cách thức hoạt động của nó.

Các mô hình truyền thống trong NLP

Mô hình sequence-to-sequence (seq2seq) là một kiến trúc nổi bật trong các ứng dụng NLP như dịch máy và chatbot. Mô hình này chuyển đổi một chuỗi đầu vào thành chuỗi đầu ra, ví dụ từ tiếng Anh sang tiếng Tây Ban Nha. Để hoạt động hiệu quả, mô hình seq2seq sử dụng một bộ từ vựng, ánh xạ từ vựng thành các vector số học thông qua lớp Embedding, sau đó xử lý bằng Encoder và Decoder để tạo ra câu trong ngôn ngữ đích.

Greedy Search: Đơn Giản nhưng Không Tối Ưu

Greedy Search là một phương pháp đơn giản: chọn từ có xác suất cao nhất tại mỗi bước. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là nó không thể tìm ra chuỗi có xác suất cao nhất vì không xem xét các khả năng kết hợp từ cùng nhau.

Ví dụ, khi mô hình chọn chữ từ cao nhất cho từng vị trí, nó có thể bỏ lỡ các chuỗi khả dĩ khác có xác suất tổng thể lớn hơn. Điều này có thể dẫn đến một bản dịch không hoàn hảo.

Beam Search: Cải Tiến Đáng Kể

Beam Search cải tiến so với Greedy Search bằng cách xét nhiều từ tốt nhất tại mỗi bước, cho phép nó tìm kiếm các chuỗi có xác suất cao hơn. Độ rộng Beam (Beam width) được điều chỉnh để mở rộng khả năng tìm kiếm

Trong mỗi quá trình, Beam Search chọn N từ tốt nhất, đồng thời kiểm tra khả năng kết hợp với từ đã chọn trước đó. Điển hình là khi thực hiện với N = 2, mô hình sẽ xác định những chuỗi tiềm năng tốt nhất cho đến khi chọn được chuỗi hoàn chỉnh.

Quy Trình Của Beam Search

1. Vị trí đầu tiên:

   • Bắt đầu với token <START>, mô hình chọn hai từ có xác suất cao nhất.

2. Vị trí thứ hai:

   • Tạo xác suất hạn chế cho hai từ và chọn các cặp ký tự tốt nhất từ các nhánh mở rộng.

3. Tiếp tục cho đến khi đạt đến token <END>:

   • Tiếp tục lặp lại cho đến khi mô hình đạt đến token <END>, giúp cho quá trình tìm kiếm trở nên sâu hơn và tối ưu hơn.

Kết Luận

So Sánh Greedy Search và Beam Search

• Greedy Search:

  • Ưu điểm: Đơn giản, nhanh chóng, yêu cầu tính toán thấp.
  • Nhược điểm: Không đảm bảo tìm ra chuỗi tối ưu, dễ bỏ lỡ các kết hợp tối ưu.

• Beam Search:

  • Ưu điểm: Khả năng tìm kiếm tốt hơn với các chuỗi có xác suất cao hơn.
  • Nhược điểm: Cần nhiều tính toán hơn, cần cân nhắc độ rộng Beam.

Trong môi trường NLP, sự lựa chọn giữa Greedy Search và Beam Search phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của bài toán và tài nguyên tính toán có sẵn. Tóm lại, Beam Search là một giải pháp mạnh mẽ cho việc tối ưu hóa quá trình tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.
source: viblo