By 超神经

内容一览：什么？中文 NLP 和英文 NLP 研究的是两个方向？源远流长的汉语让 NLP 的探索，变得步履维艰？我们将在本文的内容里，一起回顾最近以来，那些给中文 NLP领域带来突破的几个项目。

关键词：NLP   中文  预训练模型  测试基准

有人这么说到，如果你研究过 NLP （自然语言处理），就会知道中文 NLP 有多难。

虽然同属 NLP，但在英文和中文领域，因为语言习惯的不同，导致二者的分析和处理存在很大的差异，难点和挑战也各不相同。

中文 NLP 中的一些方法

而且当前流行的一些模型，大都是针对英文开发，再加上在中文用语的特有习惯，很多任务（如分词）都十分困难，导致了中文 NLP 领域进展十分缓慢。

但这一类问题或许将会很快被改变，因为自去年以来，陆续出现很多十分出色的开源项目，极大地推动了 NLP 中文领域的发展。

模型：中文预训练的 ALBERT

2018 年，谷歌推出了语言模型 BERT ，Bidirectional Encoder Representations from Transformers，因为极其强劲的性能，一发布就血洗了多项 NLP 标准的榜单，随即被封神。

但 BERT 的一个缺点就是太过庞大，BERT-large 拥有 3 亿参数，训练起来十分不易。2019 年谷歌 AI 推出了轻量级的 ALBERT （A Little BERT），它比BERT 模型的参数小了 18 倍，但性能却在其之上。

ALBERT 推出时的性能对比

虽然解决了预训练模型训练成本高，参数量巨大的问题，但 AlBERT 还是只针对于英文语境，这让专注中文开发的工程师感到了一丝无奈。

为了让这个模型可在中文语境下使用，造福更多的开发者，数据工程师徐亮所在的团队，于 2019 年 10 月，开源了首个中文预训练的中文版 ALBERT 模型。

项目在 GitHub 上收获了 2200 多个点赞

  项目地址  

https://github.com/brightmart/albert_zh

这个中文预训练的 ALBERT 模型（记作 albert_zh），是在海量中文语料上训练而得来，其训练的内容来自多个百科，新闻以及互动社区，包含了 30G 的中文语料，超过一亿亿汉字。

从数据对比来看，albert_zh 预训练序列长度设置为 512，批次为 4096，训练产生了 3.5 亿个训练数据，而另一款强劲的预训练模型 roberta_zh ，预训练产生了 2.5 亿个训练数据，序列长度为 256。

albert_zh 预训练生成的训练数据更多、使用的序列长度更长，预计 albert_zh 会有比 roberta_zh 更好的性能表现，并且能更好处理较长的文本。

albert_zh 和其他模型的性能比较

此外，albert_zh 训练了从 tiny 版到 xlarge 版一系列不同参数量的 ALBERT 模型，极大地促进了 ALBERT 在中文 NLP 领域的普及。

值得一提的是在 2020 年 1 月，谷歌 AI 发布了 ALBERT V2 ，才缓缓地推出了 ALBERT 的谷歌中文版。

基准 ：做中文 GLUE 的 ChineseGLUE

当有了模型之后，又该如何去判断它们好坏呢？这需要有足够好的测试基准，同样在去年，针对中文 NLP 的基准测试 ChineseGLUE 也被开源。

ChineseGLUE 借鉴于业内著名的测试基准 GLUE，后者是九种英语语言理解任务的集合，其目标是推动通用的、鲁棒的自然语言理解系统的研究。

此前没有与 GLUE 相对应的中文版本，一些预训练模型在不同任务上的公开测试无法得到评断，导致中文领域 NLP 发展和应用出现错位，甚至是技术应用上的滞后。

面对这种情形，AlBERT 第一作者蓝振忠博士，ablbert_zh 开发者徐亮等 20 多位工程师，共同推出了针对中文 NLP 的基准：ChineseGLUE。

  项目地址  

https://github.com/chineseGLUE/chineseGLUE

ChineseGLUE 的出现，让中文被纳入作为新模型评价的一个指标，对中文预训练模型的测试，形成了一个完整的评价体系。

这个强大的测试基准，包含了以下几个方面的内容：

1）包含若干句子或句子对的中文任务基准测试，覆盖多个不同程度的语言任务。

2）提供性能评估的排行榜，排行榜会定期更新，以此来提供模型的选择依据。

3）收集了一些基准模型，包含开始的代码、预训练模型 ChineseGLUE 任务的基准，这些基准在 TensorFlow，PyTorch，Keras 等框架下可用。

4）拥有预训练或语言建模研究的巨型原始语料库，大约达到了 10G（2019 年），而且计划到 2020 年底将扩大到充足的原始语料库（如 100G）。

项目于 2019 年 10 月增加了评测网站

ChineseGLUE 的推出和不断完善，有望像 GLUE 见证 BERT 出现那般，见证更强大的中文 NLP 模型诞生。

2019 年 12 月 11 月底，该项目迁移至更全面的更多技术支持的项目：CLUEbenchmark/CLUE。

  项目地址  

https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE

数据：史上最全数据集、最大语料库

有了预训练模型和测试基准，还有一个重要的环节在于数据集、语料库等数据资源。

这就促成了一个更全面的组织 CLUE ，CLUE 为 Chinese GLUE 的缩写，这是一个为中文语言理解提供评估基准的开源组织，他们关注的方向有：任务和数据集，基准，经过预训练的中文模型，语料库和排行榜发布。

前段时间，CLUE 发布了最大最全的中文 NLP 数据集，涵盖 10 个大类共 142 个数据集，CLUEDatasetSearch。

最终的网页界面展示

  项目地址  

https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEDatasetSearch

其内容包括 NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等当前研究的全部主要方向。

只要在网站页面上键入关键词，或者所属领域等信息，就能搜索到相应的资源。每一个数据集，会提供名称、更新时间、提供者、说明、关键字、类别以及论文地址等几方面的信息。

最近，CLUE 组织又陆续开源了 100 GB 的中文语料，以及高质量的中文预训练模型集合，并且在 arViv 提交了一篇论文。

https://arxiv.org/abs/2003.01355

在语料方面，CLUE 开源了 CLUECorpus2020：Large-scale Pre-training Corpus for Chinese 100G 的中文预训练语料。

这些内容，是对 Common Crawl 数据集的中文部分，进行语料清洗后得到的数据。

它们可直接用于预训练、语言模型或语言生成任务，或发布专用于中文 NLP 任务的小词表。

使用小数据集在 BERT-base 上的性能对比

  项目地址  

https://github.com/CLUEbenchmark/CLUECorpus2020

在模型合集方面，则是发布了 CLUEPretrainedModels：高质量中文预训练模型集合---最先进大模型、最快小模型、相似度专门模型。

大模型（第三行）性能对比

其中大模型取得与当前中文 NLP 效果最佳模型一致的效果，某些任务有胜出；小模型速度比 Bert-base 提升了 8 倍左右；语义相似度模型，用于处理语义相似度或句子对问题，大概率比直接用预训练模型效果更优。

  项目地址  

https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEPretrainedModels

这些资源的发布，某种程度上来讲，像是推动发展进程的燃料，而足够充足的资源，或许将开启中文 NLP 行业的飞奔之路。

他们让中文 NLP 变得 Easy

在语言角度来说，中文和英文是全球使用人数最多，影响力最大的两种语言，但因为不同的语言特色，在 NLP 领域的研究上也面对着不同的问题。

虽然中文的 NLP 发展，相比于机器能更好理解的英文研究，确实要困难和滞后了一些，但正是因为有文中那些愿意推动中文 NLP 发展的工程师，不断地探索并分享自己的成果，才能让这些技术能够更好地进行迭代。

CLUE 的几位代码贡献者

感谢他们的努力，贡献了这么多优质的项目！同时，也期望有更多的人，能够参与进来，共同推动中文 NLP 的发展大业。

—— 完 ——

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