TAPAS: Weakly Supervised Table Parsing via Pre-training

原论文理解解读

这里只进行原论文解读，若有不正确的地方希望指正，不明白的地方我也会写上，如果后续有时间继续进行TAPAS的改进方法和论文阅读。

总体流程

对于bert模型先进行大规模tableqa数据的pre-training，然后进行三个数据集（WIKITQ、SQA、WIKISQL）的微调。
下面就分两部分进行解释。

先说下embedding吧

这个表就很清晰了，query就是question了（pre-training过程是与表相关的文本），query和表格信息用[SEP]分隔，表格是平摊（flatten）后输进去的，##1和##2估计是列名。

token embedding：standard BERT tokenizer，数字和日期类似Neural Programmer（没看了，有兴趣自己去看看：Learning a natural language interface with neural programmer.）
Position Embedding：位置index了，和BERT一样
Segment Embedding：query用0，table用1，和BERT 一样
Column Embedding：query用0，table用1，2，3等等，表示表格中的第几列
Row Embedding：query用0，table用1，2，3等等，表示表格中的第几行
Rank Embedding：如果表格中某些列是可排序的，如数字、日期，则用自然数1-n，1表示最小，依次排序。其余不可排序的如string之类的都用0
实际还有一个Previous Answer，对于某个表格的连续问答，其中当前的问题可能指向前一个问题或它的答案，我们添加一个特殊嵌入，标记一个单元格是否是前一个问题的答案(1表示是前一个问题的答案，0表示其他)。这个1的表示只会在连续问答数据集中出现，这篇文章的连续问答数据集是SQA

大规模数据pre-training

数据集

Infobox 3.3M 表格
WikiTable 2.9M 表格
在这里表明只使用横向表格（应该是为了表格编码的简单，纵向表也还好吧，做个简单的转置就能转成横向表了）。对于Infobox数据，只用了表头和一行表数据信息，而且论文说这个数据集并不是非常典型的数据集，但是也还是提升最后的效果。
表格信息有了，那文本信息呢？当然这里没有对于表格的question了，每个表格对应的文本信息是爬取当前表格所在文章的标题，文章的描述，表的标题，以及表格所在段落的段落小标题和文本。

训练过程

仿照Bert的MLM，文章说也尝试了用bert的第二个任务（NSP）但是对最终任务没有提升，MLM和bert有一丢丢小区别，就是mask的token如果是某个单词的一部分（如：单词：philammon，经过tokenizer变成三个token：phil ##am ##mon），那就把整个单词全部mask掉。
input长度，文章用的输入长度是128，那么对于长的文本信息，只随机从原相关文本中选取8-16个 word pieces，对于表格，这个也很长，那就先只使用表格头和内容的头一个单词（原文：To fit the table, we start by only adding the first word of each column name and cell. We then keep adding words turn-wise until we reach the word piece budget），对于一个表格，取10个8-16个word pieces，这样就是一个表格就有10条训练数据。

Finetune过程

这个过程还是很重要的，私以为是这篇文章的精华所在，因为这篇文章通篇都在讲我们是Weakly Supervised，这里就讲述了为什么是Weakly，和其他的tableqa有什么区别，如何实现。
首先Weakly是指不需要tableqa的逻辑形式，正常tableqa任务是使用seq2seq或者其他形式生成类似sql的格式，如select count(name) from TABLE where value>3，然后通过这种逻辑形式去表格中查询答案，得到结果。这篇文章就说我们不需要这种逻辑结构，那如何实现呢？

首先就是模型架构

原文有个图：

基础架构还是Bert了（这里再啰嗦一下，文章是号称使用了简单的模型结构实现了更好或者有竞争力的结果，那这里的简单是相对于别人使用encoder-decoder模型的，这里只是使用了bert，只有encoder）。
输出分为两部分：

一个是agg输出（None、Count、Sum、Average等），用的就是cls的的隐藏层输出
另一个是table的每一个cell的隐藏层输出，这里实际是两个任务：
- 一个是使用每个cell的token隐藏层的平均embedding进行softmax，二值判断是否选取该cell。
- 另一个是使用列的所有token隐藏层的平均embedding进行softmax，二值判断是否选取该列。

最后的结果是该列该行都要满足，如果所选cell的所在列不被选取，那么该cell也不被选取。

三种情况

上文说到这是weakly supervised，也就是说只有答案，没有逻辑结构，那么对于这个答案，如何进行训练呢？分三种情况

Cell Selection：table中存在答案原文的，且只出现一次（出现多次的sample过滤掉），如下图question1
Scalar Answer：table中没有，通过agg计算得到的，如下图question2
Ambigous Answer：table中有，但是agg计算也可以得到答案的，如下图question4

Cell Selection

这个简单，主要分为三部分损失：
列选择binary交叉熵损失J-columns，cell选择binary交叉熵损失J-cells，以及agg判别为非None的l对数损失J-aggr：
最终的结果就是三部分损失的加和。

Scalar Answer

这里是指结果是一个数字标量，而且在原表格中找不到该标量，拿这肯定是通过agg（count，sum，avg）操作得到的，但是我们并没有agg label以及column select label，label只有一个最终标量结果。这样的话如何进行反向传播学习？
这里的做法是将当前结果进行回归预测，通过概率进行连续值计算：

这个公式就是开篇那张图的计算解释了：
question：Total number of days for the top two
columns select and cell select：选中的是Days列，cell选择的是1，2，4行，概率值分别为0.9，0.9，0.2，其余概率为0（这里只是为了举例，实际概率值并不会有很多零值概率，文章后来为了从连续概率去预测离散值，加了一个temparature进行二值化，原文：In addition, as computation done during training is continuous, while that being done during inference is discrete, we further add a temperature that scales token logits such that ps would output values closer to binary ones）
agg select：count：0.1，sum：0.8，avg：0.1
所以在这里就计算每个agg结果：
count：（0.9 + 0.9 +0.1）* 0.1 = 0.2
sum：（0.9* 37+0.9* 31+0.215）0.8 =51.36
avg: （0.9 37+0.9 31+0.2*15）/3 * 0.1 = 2.14 （图中这里除错了，应该是除3）
所以最终结果pred就是全加起来：53.7

损失函数这里并没有用回归常用的平方损失，而是使用了一个叫Huber loss的：

解释说的是这个损失更稳定一点，图中a = pred - scalar label
另外，这里还对agg结果判为None进行了惩罚，用的还是对数损失，是将判为除None以外的其他所有概率加和，说明这个概率值越小，那么判别为None的概率就越大，损失值就越大，惩罚越高：

最终的损失结果是：

如果有异常值，比如预测结果和label差别太大，那么这个损失公式的beta=0，这样就可以避免异常值（异常判断是J-scalar大于某个数值）。
这里就有一个疑问了，对于结果预测值的计算，也就是S-pred那个公式，可以进行反向传播吗，反向传播的充分必要条件是该公式处处可微，文章其实给出了推导和解释，最终的结果是软可微（soft differentiable），这部分推导我没看了，感兴趣的可以自己去原文中看一看。

Ambiguous Answer

这里就是混淆部分了，既可以在table中找到一模一样的，又可以通过agg计算得到，那这部分如何计算？
这里的解决方案是通过模型自己去判断，如果agg结果是sum、count、avg（概率值超过某个设定的阈值），那就是agg操作，如果agg结果是None，那就直接在table中select。

实验结果

finetune数据集

前面也提过，这里进行微调的数据集有三个：

WikiTQ：没有逻辑形式，不是连续问答，有agg操作，22033 example，2108 tables
SQA：没有logical Form，这个是连续问答（平均每轮2.9个问题），但没有agg操作，17553 examples， 982 tables
WikiSQL：有logical Form，后续实验也试过完全监督，效果的确要比软监督稍好，非连续问答，有agg操作，80654 examples，24241 tables

结果

最终结果图懒得贴了，大致是：
WikiSQL：test 83.6 / test 86.4（fully-supervised），这篇文章比较早，2020年的好像，当时的确效果很好了，现在test上最高能到93了（SeaD改进版，这个我后面应该还会写一篇解读），而为什么现在都2022年了我还在看2020年的文章，因为这个是google出的，hugging face有非常成熟的源码和各种model，既可以直接拿来用，又可以继续改进继续训练。Docs ，models
WikiTQ：test 42.6/ test 48.7 based wikiSQL / test 48.8 based SQA
SQA：test 67.2 avg/ 40.4 all seq/ 78.2 question1/ 66.0 question2/ 59.7 question3

后续还对embedding做了测试实验，就是去掉rank embedding或者其他各种embedding对结果的影响，果然大佬就是大佬，这么多实验看得我头皮发麻，要我的话是真的懒得做这么多实验的。

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