突破Softmax瓶颈：高阶RNN语言模型

"Breaking the Softmax Bottleneck: A High-Rank RNN Language Model" 这篇论文是ICLR 2018会议上发表的，作者是Zhilin Yang、Zihang Dai、Ruslan Salakhutdinov和William W. Cohen，他们来自卡内基梅隆大学的计算机科学学院。论文主要探讨了语言建模中的一个关键问题，即“softmax瓶颈”，并提出了一种基于高秩循环神经网络（RNN）的语言模型来解决这一问题。 在传统的神经网络语言模型中，softmax层通常用于计算每个词汇项在给定上下文下的概率分布。然而，softmax瓶颈指的是这种模型的表达能力受到限制，因为它们无法充分捕捉自然语言的复杂性和上下文依赖性。尽管分布式词嵌入能提供一定的表示能力，但当处理高度依赖上下文的自然语言时，softmax函数与这些嵌入的组合仍显得力不从心。 为了解决这个问题，作者提出了一个简单而有效的策略。这个策略旨在增强模型的能力，以更好地模拟自然语言的丰富结构。通过引入高秩矩阵分解技术，他们扩展了RNN语言模型的表示空间，从而提升了模型对上下文关系的建模能力。 实验结果显示，采用这种新方法的模型在Penn Treebank和WikiText-2数据集上取得了显著的性能提升，分别将困惑度降低到47.69和40.68，相比之前的方法有显著改进。此外，该模型在大规模的1B Word数据集上也表现出色，相比于基线模型，困惑度降低了超过5.6个点，这表明其在处理大量文本数据时依然保持高效。 此研究不仅提高了语言建模的准确性，还为神经网络语言模型的设计提供了新的思路，有助于未来模型更好地理解和生成自然语言。它强调了克服softmax瓶颈对于提高语言模型性能的重要性，并且证明了高秩矩阵分解在提升模型复杂性和表达能力方面的潜力。