《Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processin》

to appear at Findings of EMNLP 2020

链接：https://arxiv.org/abs/2004.13922

EMNLP，是自然语言处理经验方法会议（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing），是由国际语言学会（ACL）下属的SIGDAT小组主办的自然语言处理领域的顶级国际会议，也是自然语言算法的A类会议。

郭达森 https://zhuanlan.zhihu.com/p/296324423

摘要

BERT在很多NLP任务中都表现出了惊人的提升效果，很多BERT变体的提出，更进一步地提升了预训练模型的性能。

本文主要针对中文预训练模型，检验在非英语语言中的有效性。

提出了MacBERT，在多个方面提升了RoBERTa。采用MLM as correction(Mac)的策略。

在8个NLP任务上进行了实验，重新审视之前的一些预训练模型和本文提出的MacBERT。实验结果表明，MacBERT在很多NLP任务上能够达到SOTA。

结论

在本篇文章中：

  • 重新审视了中文预训练模型，查看这些模型能否推广到除英语外的其它不同语言当中。
  • 提出新模型MacBERT，使用MLM任务作为语言纠错方式，缓解预训练和微调阶段的差异。
  • 在中文NLP任务上进行了广泛实验，MacBERT在很多任务上，效果都有提升。
  • 消融实验显示：应该关注MLM任务，而非NSP任务及其变体。

未来工作

研究一种有效的方法来确定掩码的比率，而非启发式方法，以进一步提高预训练语言模型的性能。

启发式算法一段很好的解释

Dr.h https://www.zhihu.com/question/27666809/answer/826889734

介绍

BERT（Bidirectional Encoder Representaitions from Transformers）非常流行，且在最近的NLP研究中证明是有效的。其利用了大规模的未标记训练数据，生成了丰富的上下文表示。

机器阅读理解基线中（SQuAD (Rajpurkar et al., 2018), CoQA (Reddy et al., 2019), QuAC (Choi et al., 2018), NaturalQuestions (Kwiatkowski et al.,2019), RACE (Lai et al.,2017)），性能最高的模型仍是基于BERT和BERT变体的 (Dai et al., 2019; Zhang et al., 2019; Ran et al., 2019)。

预训练语言模型已成为自然语言处理新的基础组件。

从BERT开始，社区在优化预处理语言模型方面取得了巨大而快速的进步。例如：

ERNIE (Sun et al., 2019a), XLNet (Y ang et al., 2019), RoBERTa (Liu et al., 2019), SpanBERT (Joshi et al., 2019), AL-BERT (Lan et al., 2019), ELECTRA (Clark et al., 2020)

然而，训练基于Transformer的预训练语言模型，不像过去训练单词嵌入或其它传统NN一样容易。如：训练BERT-Large模型，含有24层Transformer和3.3亿个参数，想要瘦脸需要高内存计算设备，比如TPU（贵）。

虽然很多预训练语言模型已发布，但很少有人致力于在其他语言上构建强大的预训练语言模型。

这篇论文，会重新审视现有的流行预训练语言模型，将其调整为中文，构建中文预训练语言模型，看模型能否在英语以外的语言被很好地推广。

提出了新的预训练语言模型MacBERT，将原来的MLM任务替换为MLM as Correction（Mac）任务，减少了预训练和微调阶段的差异。

在八个流行的中文自然语言处理数据集上进行了广泛的实验，从句子级到文档级，如机器阅读理解、文本分类等。

结果表明，与其它预训练语言模型相比，MacBERT在大多数任务中可以获得更显著的提升。

本文贡献：

  • 进行大量实证研究，通过仔细分析重新审视中文预训练模型在各任务中的表现。
  • 提出一个新的预训练语言模型MacBERT，通过用相似的词对选中词进行掩码，缓解预训练和微调阶段的差距，证明对下游任务有效。
  • 为进一步加快中文NLP未来研究，创建并向社区发布了中文预训练语言模型系列。

相关工作

阐述具有代表性的预训练语言模型。

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (Devlin et al.,2019) (根据Transformer的双向编码器表示)

旨在通过在所有Transformer层中联合调节左右上下文，预训练深度双向表示。

两个预训练任务：MLM（随机对输入中的一些token进行掩码，仅根据上下文预测原始单词）、NSP（预测句子B是否是A的下一句话）

后来，进一步提出了全词掩码（whole word masking ，wwm），用于优化MLM任务中的原始掩码策略。每次都屏蔽掉一个完整单词所对应的所有token，而非随机选择WordPiece的token进行掩码。迫使模型在预训练任务中恢复整个单词，而非恢复WordPiece，增强挑战性。但这一策略只会影响预训练过程中的掩码策略，不会给下游任务带来额外负担。

ERINE

Enhanced Representation through kNowldge IntEgration  (Sun et al., 2019a) (通过知识整合增强表示性)

优化BERT的掩码过程，包括entity-level masking 和 phrase-level masking （实体级别和短语级别）

实体级mask会mask掉命名实体（命名实体通常由几个单词组成），而非在输入中随机选择单词。

短语级mask是mask掉连续的单词，类似N-gram mask策略。

XLNET

Yang et al. (2019) 认为，现有的基于自动编码的预训练语言模型，如BERT，存在预训练和微调阶段的差异，因为掩码符号[MASK]在微调阶段不会出现。

为了缓解这个问题，提出了基于Transformer-XL (Dai et al., 2019)的XLNet。

通过两种方式进行修改：

  1. 第一种方法是最大化输入因子分解顺序的所有排列的期望可能性，称之为排列语言模型Permutation Language Model (PLM)。
  2. 将自编码语言模型更改为一个自回归语言模型（类似于之前的统计语言模型）

RoBERTa

Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (Liu et al., 2019) (健壮优化bert预训练方法)

采用BERT原始架构，但做了更加精确的修改。

对BERT中的各种成分进行了仔细比较，包括掩码策略、训练步骤等。

在深入评估后，得出结论：

  1. 在更多数据上，用更大的batch和更长的序列训练更长时间。
  2. 移除NSP任务，使用动态掩码。

ALBERT

A Lite BERT  (Lan et al., 2019)（简化BERT）

主要解决了BERT需要更高内存假设和训练速度慢的问题。

介绍了两种参数缩减技术：

  1. 分解嵌入参数：将嵌入矩阵分解为两个小矩阵。
  2. 跨层数据共享：在ALBERT每一层间共享Transformer的权值，极大减少参数。

提出sentence-order prediction（SOP） 句子顺序预测任务，替代之前的NSP任务。

ELECTRA

Efficiently Learning an Encoder that Classifiers Token Replacements Accurately (Clark
et al., 2020) 有效学习可精确替换分类器Token的编码器

采用了一种新的生成器-鉴别器（generator-discriminator）框架，类似于GAN (Goodfellow
et al., 2014)

生成器通常是一个小的MLM，学习去预测被mask token的原始词。

鉴别器经过训练，鉴别输入token是否被替换。为了实现有效训练，鉴别器只需要预测一个二进制标签表示“替换”，不像MLM的方式，去预测确切的被掩码的词汇。

微调阶段，只使用鉴别器。

中文预训练语言模型

之前的大多数结论在英语环境下正确，但想知道这些技巧是否在其他语言中适用。

本节：现有的预训练语言模型如何适应中文、MacBERT。

注意：这些模型都源自BERT，而没有改变输入性质，所以在微调阶段不需要修改，替换灵活。

BERT-wwm & RoBERTa-wwm

原始BERT中，WordPiece tokenizer (Wu et al., 2016)将文本且分为多个小的片段，

whole word masking(wwm)减轻了只mask某词一部分（word piece）的缺点，让模型更加易于预测。

使用繁体中文词汇分割（CWS）工具将文本分割为多个词，然后采用全词掩码而非单字掩码。实现过程中严格遵循全词掩码，且并没有改变其它组件，如掩码比率等。

使用LTP (Che et al.， 2010)进行中文分词，以识别词的边界。

wwm只会影响预训练阶段，掩码token的选择。BERT输入仍然使用 WordPiece tokenizer来分割文本，等同于原始bert。

类似地，wwm也能应用于RoBERTa，其中，不采用NSP任务。

MacBERT

利用了以前的模型，只做了一些简单的改动，但对微调任务有显著提升——MacBERT（MLM
as correction BERT），预训练任务与BERT相同，但做了一些修改。

对于MLM任务，做了如下修改：

  • 使用了WWM和N-Gram掩码策略选择候选token进行掩码。

    • 词级unigram到4-gram的比例是40%，30%，20%，10%
  • 在微调阶段，使用相似词做mask，而非用标记[MASK]。
    • 使用基于word2vec相似度计算的Synonyms toolkit (Wang and Hu, 2017)获取相似词
    • 如果一个N-gram被选做掩码，将单独寻找相似词。
  • 对15%的输入词进行Mask，其中80%被替换为相似词，10%替换为随机词，剩下10%不做替换。

对于NSP-like任务，使用了自ALBERT(Lan et al., 2019)引入的sentence-order prediction(SOP)任务，其中，负样本是通过改变两个连续句子的原始顺序而产生的。

实验设置

预训练语言模型设置

数据集：Wikipedia dump，同时使用简体中文、繁体中文

脚本：WikiExtractor.py (Devlin et al. (2019) )

生成1307个提取文件。

对原始文本进行数据清洗后（如移除HTML标签）、分离文档后，获得了大约0.4B的词汇。

由于中文维基百科数据相对较小，故除了维基百科外，还使用了额外的扩展数据，训练这些预训练过的语言模型(ext标签)

内部收集的扩展数据包括百科全书、新闻、问答网，有5.4个单词，是中文维基百科的10倍以上。

为了识别汉语词的边界，使用LTP (Che et al.， 2010)进行汉语分词。我们使用官方的create pre-training data.py将原始输入文本转换为pre-training样本。

为了更好从现有预训练模型中获取知识，没有从头开始训练base级别模型，而是使用了Chinese BERT-base，继承其词汇表和权重。

然而，对于large级别模型，从头开始训练，但是仍然使用了base级别的词汇表。

训练BERT系列：

Devlin et al. (2019)：先在最大长度128 tokens训练，然后在最大长度512 tokens训练。但是这会造成对长序列任务，如阅读理解任务，适应不足。

故对于RoBERTa和MacBERT，在整个预训练过程中直接使用最大长度512。

batch size<1024时，采用带有权重衰减优化的原始的ADAM进行优化，并且使用LAMB优化器在更大的batch中获取更好的可扩展性。

预训练在单个谷歌Cloud TPU5v3-8(相当于一个TPU)或TPU Pod v3-32(相当于4个TPU)上进行的，具体取决于模型的大小。

对于MacBERT-large：

  • 训练2M步
  • batch size：512
  • 初始学习率：1e-4

微调任务设置

任务包含从句子级到文档级的广泛文本长度范围。

为公平比较，对于每个数据集，采用相同的超参数，并且只对每个任务的初始学习率从1e-5调整到5e-5。初始学习率是根据原始中文BERT调整的，如果针对具体任务调整，效果会更好。

通过选择最佳的平均开发集性能来确定最佳的初始学习率。

报告最大值和平均值来评估峰值和平均性能。

对于除ELECTRA之外的所有模型，对每个任务使用相同的初始学习率设置，如表2所示。

对于ELECTRA模型，我们按照Clark等人(2020)的建议，对base-level模型使用1e-4的通用初始学习率，对large-level模型使用5e-5的通用初始学习率。

如ERNIE、ERNIE 2.0、NEZHA的中文预训练模型，预训练数据有所不同，故只比较BERT (Devlin et al.， 2019)， BERT-wwm, BERT-wwm-ext, RoBERTawwm-ext, RoBERTa-wwm-ext-large, ELECTRA，以及MacBERT

除了Chinese BERT之外，都自己做了训练。在TensorFlow框架下完成了实验，并使用BERT的微调脚本做了轻微改动，以适应中文。

结果

机器阅读理解(Machine Reading Comprehension, MRC)

具有代表性的文档级建模任务，根据给定的文章回答问题。

测试数据集：CMRC 2018， DRCD，CJRC （介绍见论文）

使用额外的与训练数据会让结果有进一步改善。

MacBERT算法在所有阅读理解数据集上都有显著的改进

尽管DRCD是一个繁体中文数据集，使用额外的大规模简体中文进行训练也可以产生很大的积极效果。因为二者有很多相同字符。强大的预训练语言模型，只需要少量的繁体中文数据，也可以带来改进，而无需将繁体中文转换为简体中文。

单句分类（Single Sentence Classification）

数据集：ChnSentiCorp、THUCNews

ChnSentiCorp 评估情感分类，文本被分为积极或消极标签。

THUCNews 包含不同类型新闻的数据集，文本很长。

MacBERT可以对基线进行适度的提升，因为这些数据集已经达到了非常高的精度。

句子对分类（Sentence Pair Classification）

数据： XNLI data (Chinese portion), Large-scale Chinese Question Matching Corpus (LCQMC), and BQ Corpus

输入两个序列，预测二者关系

MacBERT的表现优于其他模型，但提升是中等的，在平均分数上有轻微的提升，但峰值性能不如RoBERTa-wwm-ext-large。

怀疑这些任务对输入的细微差异的敏感度低于阅读理解任务。因为句子对的分类只需要对整个输入产生统一的表示，因此提升中等。

讨论

MacBERT的有效性

总体平均分数是通过对每个任务的测试分数进行平均得到的(EM和F1指标在总体平均之前进行平均)。

从总体上看，删除MacBERT中的任何组件都会导致平均性能的下降，这表明所有的修改都有助于整体的改进。

最有效的修改是N-gram掩码和相似词替换，这是对MLM任务的修改。

  • N-gram在文本分类任务中更加有效
  • 相似词替换在阅读理解任务中更加有效

两种任务结合可以相互弥补。

NSP任务没有MLM任务重要，故设计一个更好地MLM任务来充分发挥文本建模的能力是非常重要的。

比较了NSP和SOD：

  • SOP比NSP效果好，但不够显著。
  • SOP任务需要识别两个句子的正确顺序，而不是使用随机句子，机器更容易识别。去除SOP任务会导致阅读理解任务相对于文本分类任务有明显的下降，这表明有必要设计一个类似nsp的任务来学习两个部分。（NSP主要提供这种文章连贯性上的知识）

MLM任务的调查研究

MLM依赖的两个方面：

  • 选择要被屏蔽的tokens
  • 替换所选tokens

替换将如何影响预训练语言模型的性能：

遵循原始掩码比率，输入句15%mask，其中10%不变，90%分为四类

  • MacBERT：80%替换为相似词，10%替换为随机词
  • Random Replace：90%替换为随机词
  • Partial Mask：原始BERT实现，80%替换为[MASK]，10%替换为随机词
  • All Mask: 90%被替换为[MASK]

绘制从1M到2M的步骤，以显示比前1M步骤更稳定的结果。

大部分使用[MASK]进行掩码(即部分掩码和全部掩码)的预训练模型性能较差，说明预训练和微调的差异是影响整体性能的实际问题。

如果不留下10%作为原始token（identity project），也会有下降，这说明用[MASK] token掩码的健壮性较差，容易受到负样本训练中identity project缺失的影响。

90%替换为随机词，对[mask]依赖的屏蔽策略形成了改进。

依赖[MASK] token的原始掩码方法（微调任务中没有出现过这个token），会导致差异和更差的性能。

故使用相似词掩码，而非随机词掩码，防止破坏语境。

传统的N-gram语言模型是基于自然句而不是经过操纵的影响句。如果使用相似词，句子流畅性会更好，更加自然。

减小差异后，MacBERT获得了最好的性能，验证了假设。

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