BERT+实体-百度ERNIE优化了啥

百川AI

发布于 2022-01-04 08:26:56

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发布于 2022-01-04 08:26:56

文章被收录于专栏：我还不懂对话

ERNIE 1.0

如何将知识(knowledge)信息融入到模型训练中，一种方式是将知识信息作为输入，成本是其他人使用的时候也要构建知识库，并且fine-tune和pre-train的知识库分布不一致，fine-tune也会出现问题。

另一种方式是将知识信息融入到训练任务中，ERNIE提出一种知识掩盖策略取代bert的mask，包含实体层面和短语级别的掩盖，实验验证了这种策略的有效性，

多阶段的mask

Basic-Level Masking

和bert一样，随机选取token做mask。

Phrase-Level Masking

会将语法中的短语做mask，例如：a series of|such as 等。

Entity-Level Masking

会将一些实体整个mask，主要实体包含人物、地点、组织、产品名等。

数据

训练预料包括中文维基百科，百度百科，百度新闻（最新的实体信息），百度贴吧。

DLM

其中百度贴吧的Query-Response信息用于DLM训练，即对话语言模型，每个句子会有一个标记，Q表示query，R表示response。这个dialogue embedding，其实就是bert里面的sentence embedding(segment id)。

效果

实验证明了其提出的两种mask策略都对下游人物有所提升，其二，证明了DLM人物，对于下游人物也有相应的提升。其三，通过完型填空人物，ernie能够更好地利用词语信息预测出正确的实体。

ERNIE 2.0

当前pre-training模型更多关注词语或者句子共现，没有很好地利用语料中词汇( lexical)、句法(syntactic)和语义(semantic)信息，例如实体、semantic closeness、discourse relations。为了更好的利用训练语料中的词汇、句法和语义信息，提出可持续学习(continual learning)的ERNIE2.0的多任务的预训练框架，并实验论证了在GLUE上效果超过BERT和XLNet。

XLNet看论文提出的方法很有意思，但是效果提升上来说，真的难讲是参数量带来的提升还是模型改进，甚至怀疑是调优上带来的提升（炼丹术）。纵观BERT相关改进方法，无非模型和数据两方面，添加跟多语言建模任务其实是数据和模型上的改进，效果上肯定是数据优化带来的提升更为明显，例如roberta改进了数据预处理带来的某些任务提升就超过了XLNet。

ERNIE2.0框架

作者基于上面假设，提出来ERNIE2.0的框架，支持添加定制的任务与原有多任务一起增量地预训练，使得模型能够更好地学习到语料中的词汇( lexical)、句法(syntactic)和语义(semantic)表示。

个人理解主要区别就在于添加了更多的语言任务，底层模型的话还是Transformer，或者你也可以换成RNN（换成RNN图个啥呢）

git: https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE

Continual Pre-training

持续预训练包含两步。首先，通过引入先验知识和大数据上持续地无监督任务训练模型，然后增量的添加多任务更新ERNIE模型。

对于第一步pre-training，会构造词语感知、结构感知、语义感知的任务，这些任务都是无监督或者弱监督的信号，能够方便的从大量语料中，无须人工标注。

对于第二步的多任务，使用持续学习的方式训练。首先使用一个简单的任务训练初始模型，然后持续增加新的预训练任务来升级模型。注意，在添加新任务的时候，会和之前任务一起训练，来保证模型不会忘记之前学到的知识。基于此，作者认为这种持续学习能够让ERNIE框架保持学习并且持续收集知识，同时积累的知识保证模型在新任务上能够学得更好。

讲道理，这不就是积跬步而至千里吗？

整体框架如下图，中间的Encoder为各个人物所共享，可以是Transformer、RNN、甚至CNN(as you like，但是也没必要开倒车)，将其分类了两大类损失，一类是句子级别的损失，一类是字级别，后面会介绍。

ERNIE 2.0 Model

模型结构

Transformer Encoder：作为底层的共享编码层，细节参考：Attention Is All You Need

Task Embedding：底层引入了任务的编码特征来区分不同的任务，对于不同的任务使用唯一表示的ID来表示，每个id有一个唯一的向量表示（就想word embedding一样，只是这里id少而已）。其他的和BERT类似，就是Token embedding, sentence embedding, Position embedding. 见图三。

看到这里我有点好奇训练方式，难道七个任务是交替训练吗，继续看下文吧

在这里插入图片描述

预训练任务

Word-aware Pre-training Tasks

Knowledge Masking Task：和ERNIE1.0类似，使用字、短语、实体级别的mask LM任务来训练，具体就是掩盖掉整个短语、实体，让模型通过上下文和全局信息预测这些被掩盖掉的词语。此任务是初始化训练模型。

Capitalization Prediction Task：即大小写预测，在英文中大写字母一般有特殊含义，一般都是实体，所以这个任务对于识别实体会有一些帮助。

Token-Document Relation Prediction Task：这是啥意思，TF? no IDF? 预测一个词语是否在其他段落中。一般主题词不会在其他段落中出现，但是主题词也有可能在其他类似文档中出现，所以作者期望这个能够让模型具备捕获关键词能力。

Structure-aware Pre-training Tasks

Sentence Reordering Task：即排序任务，咋建模呢，哈哈，将一段话随机切成[1,m]段，然后随机打乱顺序，那模型咋预测，简单，可能的序列有

k=\sum_{n=1}^{m}n!

种，那不就是一个k分类问题吗，好吧。然后模型就能学到段落中句子的关系。

说实话，我觉得能如果m比较小还行，比如m=2就很像BERT里面的NSP任务，但是m大的话，呵呵。但是，作者这种范式总结还是很赞。

Sentence Distance Task：对于句子距离，怎么建模呢，仍然是分类来做，具体为3分类问题。

0类：两个句子是同一段中相邻。
1类：两个句子在同一段话中，但是不相邻。
2类：两个句子没有在同一段话中。

Semantic-aware Pre-training Tasks

Discourse Relation Task：除了句子的位置距离，那么语义关系还没有呢，于是这里提出了句子间的语义（其实是修辞）关系任务。使用了Mining discourse markers for unsupervised sentence representation learning中的英文数据训练模型，同时使用期方法自动构建了中文数据来训练中文模型。

IR Relevance Task：那么真语义相似性任务呢，这就来了，利用百度搜索引擎的数据（要是能用google的估计能好不少），判断query（第一句）和url title（第二句）的关系，也是一个三类别。