transformer embedding dialogue

Transformer Embedding Dialogue（TED）是一种用于处理多轮对话的策略。它基于Transformer模型，通过对对话历史信息进行编码和嵌入，来选择相关的信息用于生成后续行为或响应的预测。

TED的目标是在多轮对话环境中提高对话系统的抗干扰能力。为了实现这一目标，需要建立一个对话数据集，其中系统的行为是依赖于对话历史信息的。这意味着排除了只包含问答信息的数据集，如WikiQA。

TED的实现过程包括以下步骤：
1. 对对话历史进行编码：使用Transformer模型将对话历史信息编码为向量表示。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够捕捉输入序列中的上下文关系。
2. 嵌入对话历史：将编码后的对话历史信息嵌入到一个固定维度的向量空间中。这样可以将对话历史信息转化为一个连续的向量表示，以便后续的预测任务。
3. 选择相关信息：使用嵌入的对话历史信息来选择与当前对话状态相关的信息。这可以通过计算嵌入向量与候选信息之间的相似度来实现。
4. 生成后续行为或响应的预测：根据选择的相关信息，使用模型来生成对话系统的后续行为或响应的预测。

通过使用Transformer模型和嵌入对话历史信息的方法，TED能够提高对话系统在多轮对话中的抗干扰能力，使其能够更好地理解和回应用户的意图和需求。

相关问题

vision transformer embedding

引用内容中提到的问题与您的问题并不相关，因此无法提供对应的回答。关于vision transformer embedding的问题，它是指在视觉领域中使用transformer模型进行图像嵌入的方法。Vision Transformer (ViT) 是一种将自注意力机制引入到计算机视觉中的模型，它通过将图像划分为图像块，并将这些块作为输入序列提供给Transformer模型来捕捉图像中的语义信息。这种方法使得Transformer模型不仅仅能够应用于自然语言处理领域，也可以用于图像处理任务。ViT的基本思想是将图像的每个块转换为向量表示，然后通过Transformer的编码器进行处理，最终得到整个图像的嵌入表示。通过这种方式，可以在图像中捕捉到不同尺度的特征和语义信息，有助于改进图像分类、目标检测和图像生成等任务。请注意，使用Vision Transformer进行图像嵌入可能需要进行额外的预处理和后处理步骤，以适应具体任务的需求。

transformer embedding和positionembedding

### Transformer 模型中的嵌入层

在自然语言处理领域，Transformer架构通过引入自注意力机制来改进序列建模的效果。为了使模型能够理解输入数据，在输入阶段会应用两种类型的嵌入：词嵌入（Token Embedding）和位置嵌入（Positional Encoding）。这些嵌入共同作用于将离散的单词映射到连续向量空间中。

#### Token Embedding (词嵌入)

对于每一个输入token，都会有一个对应的d维向量表示其语义信息。这个过程通常基于预训练好的词表实现，即给定一个大小为V的词汇库，则可以构建一个形状为[V,d]的查找矩阵W_emb。当遇到具体词语时，只需索引该矩阵即可获得相应的低维度稠密特征表达[^1]。

import torch.nn as nn

class TokenEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size: int, emb_size):
        super(TokenEmbedding, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size)
        
    def forward(self, tokens):  
        return self.embedding(tokens) * math.sqrt(emb_size)

#### Positional Encoding (位置编码)

由于Transformer摒弃了传统的RNN/LSTM结构而完全依赖于前馈神经网络，因此无法捕捉序列内部的时间顺序关系。为此，研究者设计了一种特殊的位置编码方案——波形函数形式的位置编码，它被加到了原始的token embeddings之上。这种做法不仅保留了绝对位置的信息，同时也允许模型学习相对距离特性。

公式如下：

\[
PE_{pos,2i}=\sin(pos/10000^{2i/d_{model}}), \quad PE_{pos,2i+1}=\cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
\]

其中\( pos \)代表token在整个句子中的线性序号； \( i \in [0,\frac{d}{2})\) 表示embedding维度的一半范围内的整数下标； \( d_{model}\) 则指定了最终输出embeddings的总宽度。

def get_positional_encoding(max_len, d_model):
    pe = torch.zeros(max_len, d_model)
    position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
    div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) *
                         -(math.log(10000.0) / d_model))
    
    pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
    pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
    
    return pe.unsqueeze(0)