NLP(自然语言处理) - Tricks Dataset 集合
前言
这是一篇NLP tricks的集合,在自然语言处理的模型中,有很多优化模型效果的技巧,其中很多技巧已经称为默认设置,不再文章中额外说明。
技巧列表
- 前言
- Weight Average
- Adaptive Embedding
- Variational Dropout
- Sampled Softmax
- GLUE
Weight Average
Weight Average是一种自动集成方式,指的是在最终进行模型测试前,取前面每个checkpoint模型权重的平均值作为最终的测试模型。
Adaptive Embedding
Adaptive embedding 是一种自适应词频的词嵌构建方法,通常用于词表较大的数据集(PTB这种小集就不用了)。这种方法的出发点是词频越高的词往往越容易出现一词多义的现象,同时其本身的含义也越丰富。
同时伴随的一般是一组Cut-off值,这个值将词频分为了几个区间,比如[300000, 60000, 2000]。这时,在不同区间的词有不一样大小的词嵌矩阵。对任意一个词进行词嵌操作,会首先根据不同词频映射为不同大小的词嵌向量,再通过线性映射,统一投影为规定维度大小。如下图所示:
高频词The和little通过高频词表转化为维度为d的词向量,而低频词dog转化为维度为dkn−1\frac{d}{k^{n-1}}kn−1d的词向量,而后再将这些向量映射到d维的向量作为输入的token。
Variational Dropout
依据AWD-LSTM给出的解释,Variational Dropout不同于标准的Dropout,在每层,每次传递信息时使用Dropout都会随机生成一个Dropout mask。Variational Dropout会在第一次执行时就确定一个固定的Dropout mask。这个mask只会在下一个mini-batch时改变。
Sampled Softmax
当我们在做语言模型或其他NLP任务时,每一步的输出很有可能是一个词。一般来说,我们输出这个词的策略是在最后一层输出一个词表大小的向量,然后使用softmax函数对这个向量的每一个元素打分,根据打分(或概率)的结果输出这个词。而这样做有一个很大的弊端,就是当词表非常大的时候,我们每一次进行输出都要遍历一遍词表。
Bengio(原文章)提出我们可以针对每个mini-batch汇总一次词表,以减小每次输出时遍历造成的高额运算,这就是Sampled Softmax。
GLUE
GLUE全称为General Language Understanding Evaluation,可以访问其benchmark官网。 其中分为了多个任务,以下表格详细说明:
Task name | 中文翻译 | 数据集说明 | 评估矩阵 |
---|---|---|---|
CoLA (The Corpus of Linguistic Acceptability) |
评估数据集语法接受程度 | 单句的二分类问题, 判断一个英文句子在语法上是不是可接受的 | Matthew’s Corr |
SST-2 (The Stanford Sentiment Treebank) |
标准情感数据集 |
单句的二分类问题, 句子的来源于人们对一部电影的评价 判断这个句子的情感倾向为 Positive/Negative |
Accuracy |
MRPC (Microsoft Research Paraphrase Corpus) |
微软复述语料库 |
句子对来源于对同一条新闻的评论 判断这一对句子在语义上是否相同 |
F1/Accuracy |
STS-B (Semantic Textual Similarity Benchmark) |
语义文本相似度数据 |
类似回归问题,给出一对句子 使用1~5的评分评价两者在语义上的相似程度 |
Pearson-Spearman Corr |
QQP (Quora Question Pairs) |
Quara问题对 | Quora 上的问题答案数据集, 目的是判断两个来自于Quora的问题句子在语义上是否是等价的 | F1 / Accuracy |
MNLI (MultiNL - matched/mismached) |
多自然语言句型/跨句型匹配 | 推断两个句子是意思相近, 矛盾, 还是无关 | Accuracy |
QNLI (Question NLI) |
自然语言问题推断 |
二分类问题, 两个句子是一个QA对 正样本为Answer是对应Question的答案, 负样本为不是 |
Accuracy |
RTE (Recognizing Textual Entailment) |
文本蕴含识别 | 二分类问题, 判断两个句子是否意思相近, 但是数据量较少 | Accuracy |
WNLI (Winograd NLI) |
自然语言推理数据集 | 推断两个句子是意思相近, 矛盾, 还是无关 | Accuracy |
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