beamsearch的计算过程和代码实现
Beam search（束搜索）是一种用于生成序列的搜索算法，常用于序列生成任务，例如机器翻译、语音识别和文本生成。它是一种启发式算法，旨在在生成序列时平衡搜索空间的广度和深度。
Beam search使用一个参数称为"beam width"（束宽度）来控制搜索的宽度，即在每个时间步骤选择保留的最有希望的候选项数量。在每个时间步骤，Beam search保留最有希望的K个候选项，其中K是束宽度。
下面是Beam search算法的详细步骤：
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初始化：将初始输入作为序列的起始点，并将其放入候选项列表中。
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生成候选项：对于每个候选项，使用模型（例如神经网络）生成下一个可能的元素或单词。
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扩展候选项：对于每个候选项，将生成的元素添加到当前序列中，并计算相应的分数或概率。这些分数用于评估候选项的好坏。
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剪枝：根据分数或概率对候选项进行排序，并选择当前分数最高的K个候选项，将其保留为下一步的候选项。
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终止条件：如果生成的序列达到了预定的长度，或者满足特定的终止条件（例如遇到了终止标记），则停止搜索。
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重复步骤2至5，直到到达终止条件。
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返回结果：从最终的K个候选项中选择得分最高的序列作为最终的输出。
Beam search的优点是可以在生成序列时保持一定的多样性，因为它保留了多个候选项，并在每个时间步骤维护了一个较小的搜索空间。这有助于避免过于确定性的结果，并提供更多选择的可能性。
然而，Beam search也存在一些限制。它可能会陷入局部最优解，因为它只考虑了当前时间步骤的最有希望的候选项，并没有全局优化。此外，束宽度的选择也会影响结果，较小的束宽度可能会导致搜索空间不足，而较大的束宽度会增加计算成本。
算法关键点：在解码过程中，每次都挑选当前解码字的前k个最大概率的字符，第一轮可以得到k个结果，第二轮可以k2个结果，然后在这k2个结果中选择前k个最大概率的结果。依次类推...
具体步骤：
1.初始化Result列表用来存储每次得到的最大k个概率结果，初始化为[[list(),1]] 1为当前初始化的成绩
2.遍历解码长度S（解码出来S个字）,
3.编历Result，用来为每个当前为止的最大k个结果解码出候选集
4.每个解码出的k个结果统一存储在Condidate列表中
5.按照成绩选取前k个作为Result，继续遍历，直到解码出S长度或者
from math import log
from numpy import array
from numpy import argmax
# 集束搜索
def beam_search_decoder(data, k):
sequences = [[list(), 1.0]]#初始化存储最后结果的列表，存储k个
# 遍历序列中的每一步
for row in data:#序列的最大长度
all_candidates = list()
# 扩展每个候选项，即解码当前所得序列的下一个字
for i in range(len(sequences)):
seq, score = sequences[i]
for j in range(len(row)):#计算每个词表中的字的成绩
candidate = [seq + [j], score * -log(row[j])]
all_candidates.append(candidate)
# 根据分数排列所有候选项
ordered = sorted(all_candidates, key=lambda tup:tup[1])
# 选择k个最有可能的
sequences = ordered[:k]
return sequences
# 定义一个由10个单词组成的序列，单词来自于大小为5的词汇表
data = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]]
data = array(data)
# 解码输出序列
result = beam_search_decoder(data, 3)
# 打印结果
for seq in result:
print(seq)