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Continuous Output for NMT/continuous-output-for-nmt.md

-* Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity，ACL 2019
-  * BLEU 并不完全可信，他会给语义相似但词汇不同的句子以惩罚。本文介绍一种新的评价指标SIMILE。
-  
-  * SIMILE是一种对句子相似度进行“连续”度量的指标，借鉴了专注于领域不可知的语义相似度的度量工作。
-  
-  * 利用相似度评估句子，模型容易产生具有很多重复词或短语的“超长”句子（长度超过参考译文），为此SIM对“超长”句子进行惩罚：
-  
-    $LP(r,h) = e^{1-\frac{max(|r|,|h|)}{min()|r,|h||}} $
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-    其中$r$为参考译文，$h$为模型生成的译文。
+## Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity，ACL 2019
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+* BLEU 并不完全可信，他会给语义相似但词汇不同的句子以惩罚。本文介绍一种新的评价指标SIMILE。
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+* SIMILE是一种对句子相似度进行“连续”度量的指标，借鉴了专注于领域不可知的语义相似度的度量工作。
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+* 利用相似度评估句子，模型容易产生具有很多重复词或短语的“超长”句子（长度超过参考译文），为此SIM对“超长”句子进行惩罚：
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+  $LP(r,h) = e^{1-\frac{max(|r|,|h|)}{min()|r,|h||}} $
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+  其中$r$为参考译文，$h$为模型生成的译文。
+
+* SIM的最终计算方式为：
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+  $SIMILE=LP(r,h)^{\alpha}SIM(r,h)$
+
+  其中$\alpha \in \{0.25,0.5\}$，目的在于降低$LP(.)$的影响。
+
+* 语义相似度并不能完全替代质量评估，但至少就最小风险训练而言，它是个不错的指标。
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+## Von Mises-Fisher Loss for Training Sequence to Sequence Models with Continuous Outputs，ICLR 2019
+
+* softmax的缺点：
   
-  * SIM的最终计算方式为：
+  * 速度慢、需要较大的内存、词汇表大小固定，不利于推理OOV的词
   
-    $SIMILE=LP(r,h)^{\alpha}SIM(r,h)$
+* 因此此论文使用连续词嵌入层替换Softmax层
+
+* 创新点：
+  * 新的损失函数
+  * 使用预先训练的词嵌入概率分布进行训练和推断的过程
   
-    其中$\alpha \in \{0.25,0.5\}$，目的在于降低$LP(.)$的影响。
+* 训练：
   
-  * 语义相似度并不能完全替代质量评估，但至少就最小风险训练而言，它是个不错的指标。
+  * 最小化模型输出的向量和参考译文词向量（来自预训练模型）的距离
+  * 使用OpenNMT中标准序列到序列模型：编码器由一层双向LSTM组成，解码器由两层基于注意力的网络组成。
   
-* Von Mises-Fisher Loss for Training Sequence to Sequence Models with Continuous Outputs，ICLR 2019
-
-  * softmax的缺点：
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-    * 速度慢、需要较大的内存、词汇表大小固定，不利于推理OOV的词
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-  * 因此此论文使用连续词嵌入层替换Softmax层
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-  * 创新点：
-    * 新的损失函数
-    * 使用预先训练的词嵌入概率分布进行训练和推断的过程
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-  * 训练：
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-    * 最小化模型输出的向量和参考译文词向量（来自预训练模型）的距离
-    * 使用OpenNMT中标准序列到序列模型：编码器由一层双向LSTM组成，解码器由两层基于注意力的网络组成。
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-  * 推断
+* 推断
 
-    * 在目标词嵌入空间中搜索和当前输出词嵌入向量最近的向量，那么该词即是当前时刻预测的词
+  * 在目标词嵌入空间中搜索和当前输出词嵌入向量最近的向量，那么该词即是当前时刻预测的词
 
-      $w_{predict}=argmin_w\{d(\hat{e},e(w))|w \in V\}$
+    $w_{predict}=argmin_w\{d(\hat{e},e(w))|w \in V\}$
 
-      其中$e(w)$是目标语言词嵌入向量，$\hat{e}$是模型输出向量，$V$是词汇表。
+    其中$e(w)$是目标语言词嵌入向量，$\hat{e}$是模型输出向量，$V$是词汇表。
 
-    * 在NLLvMF中，选取和$\hat{e}$的vMF相似度最高的词做为输出词
+  * 在NLLvMF中，选取和$\hat{e}$的vMF相似度最高的词做为输出词
 
-    * 这种推断方式只能选取一个词，相当于**greedy search**
+  * 这种推断方式只能选取一个词，相当于**greedy search**
 
-  * LOSS计算
+* LOSS计算
 
-    * cosine
+  * cosine
 
-      * $Loss=1-\frac{\hat{e}e(w)}{||\hat{e}||\cdot ||e(w)||}$
+    * $Loss=1-\frac{\hat{e}e(w)}{||\hat{e}||\cdot ||e(w)||}$
 
-    * Max Margin Loss
+  * Max Margin Loss
 
-      * $Loss=\sum_{w'\in V,w'\neq w}max(0,\gamma +cos(\hat{e},e(w'))-cos(\hat{e},e(w)))$
+    * $Loss=\sum_{w'\in V,w'\neq w}max(0,\gamma +cos(\hat{e},e(w'))-cos(\hat{e},e(w)))$
 
-      ​       其中$\gamma$是超参数，$w'$表示负的样本。
+    ​       其中$\gamma$是超参数，$w'$表示负的样本。
 
-    * NLLvMF
+  * NLLvMF
 
-      * $NLLvMF(\hat{e};e(w))=-log(C_m(||\hat{e}||))-\hat{e}^T e(w)$
+    * $NLLvMF(\hat{e};e(w))=-log(C_m(||\hat{e}||))-\hat{e}^T e(w)$
 
-      ​      其中$C_m(\cdot)$是正则项：$C_m(k)=\frac{k^{m/2-1}}{(2\pi)^{m/2}I_{m/2-1}(k)}$
+    ​      其中$C_m(\cdot)$是正则项：$C_m(k)=\frac{k^{m/2-1}}{(2\pi)^{m/2}I_{m/2-1}(k)}$
 
-    * Regularization of NLLvMF
+  * Regularization of NLLvMF
 
-      * $NLLvMF(\hat{e})_{reg1}=-logC_m(||\hat{e}||)-\hat{e}^Te(w)+\lambda_1||\hat{e}||$
+    * $NLLvMF(\hat{e})_{reg1}=-logC_m(||\hat{e}||)-\hat{e}^Te(w)+\lambda_1||\hat{e}||$
 
-      * $NLLvMF(\hat{e})_{reg2}=-logC_m(||\hat{e}||)-\lambda_2\hat{e}^Te(w)$
+    * $NLLvMF(\hat{e})_{reg2}=-logC_m(||\hat{e}||)-\lambda_2\hat{e}^Te(w)$
 
-        其中$\lambda_1$和$\lambda_2$是scalar参数，且$\lambda_2<1$
+      其中$\lambda_1$和$\lambda_2$是scalar参数，且$\lambda_2<1$
 
-* A Margin-based Loss with Synthetic Negative Samples for Continuous-output Machine Translation，EMNLP 2019
+## A Margin-based Loss with Synthetic Negative Samples for Continuous-output Machine Translation，EMNLP 2019
 
-  * 不使用softmax而是训练词嵌入的模型，模型参数更少，训练是速度更快。
+* 不使用softmax而是训练词嵌入的模型，模型参数更少，训练是速度更快。