从wordembedding到bert 思维导图

December 25, 2018 NLP 本文总阅读量次

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预训练

在训练集上学会网络参数，存起来以后备用。在比较浅层的CNN结构参数初始化的时候可以用之前存的参数，高层任然初始化。

这时有两种做法

一种是浅层加载的参数在训练C任务过程中不动，这种方法被称为“Frozen”;
另外一种是底层网络参数尽管被初始化了，在C任务训练过程中仍然随着训练的进程不断改变，这种一般叫“Fine-Tuning”，顾名思义，就是更好地把参数进行调整使得更适应当前的C任务。

如果手头任务C的训练集合数据量较少的话，现阶段的好用的CNN比如Resnet/Densenet/Inception等网络结构层数很深，几百万上千万参数量算起步价，上亿参数的也很常见，训练数据少很难很好地训练这么复杂的网络，但是如果其中大量参数通过大的训练集合比如ImageNet预先训练好直接拿来初始化大部分网络结构参数，然后再用C任务手头比较可怜的数据量上Fine-tuning过程去调整参数让它们更适合解决C任务，这样原先训练不了的任务就能解决了，即使手头任务训练数据也不少，加个预训练过程也能极大加快任务训练的收敛速度。

Word Embedding

Word2Vec

Word2Vec有两种训练方法，一种叫CBOW，核心思想是从一个句子里面把一个词抠掉，用这个词的上文和下文去预测被抠掉的这个词；第二种叫做Skip-gram，和CBOW正好反过来，输入某个单词，要求网络预测它的上下文单词。

多义词Bank，有两个常用含义，但是Word Embedding在对bank这个单词进行编码的时候，是区分不开这两个含义的，因为它们尽管上下文环境中出现的单词不同，但是在用语言模型训练的时候，不论什么上下文的句子经过word2vec，都是预测相同的单词bank，而同一个单词占的是同一行的参数空间，这导致两种不同的上下文信息都会编码到相同的word embedding空间里去。所以word embedding无法区分多义词的不同语义，这就是它的一个比较严重的问题。

ELMO

Embedding from Language Models（Deep contextualized word representation）

ELMO的本质思想是：我事先用语言模型学好一个单词的Word Embedding，此时多义词无法区分，不过这没关系。在我实际使用Word Embedding的时候，单词已经具备了特定的上下文了，这个时候我可以根据上下文单词的语义去调整单词的Word Embedding表示，这样经过调整后的Word Embedding更能表达在这个上下文中的具体含义，自然也就解决了多义词的问题了。所以ELMO本身是个根据当前上下文对Word Embedding动态调整的思路。

那么站在现在这个时间节点看，ELMO有什么值得改进的缺点呢？

首先，一个非常明显的缺点在特征抽取器选择方面，ELMO使用了LSTM而不是新贵Transformer，Transformer是谷歌在17年做机器翻译任务的“Attention is all you need”的论文中提出的，引起了相当大的反响，很多研究已经证明了Transformer提取特征的能力是要远强于LSTM的。如果ELMO采取Transformer作为特征提取器，那么估计Bert的反响远不如现在的这种火爆场面。
另外一点，ELMO采取双向拼接这种融合特征的能力可能比Bert一体化的融合特征方式弱，但是，这只是一种从道理推断产生的怀疑，目前并没有具体实验说明这一点。

GPT

Generative Pre-Training

GPT也采用两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练，第二阶段通过Fine-tuning的模式解决下游任务。上图展示了GPT的预训练过程，其实和ELMO是类似的，主要不同在于两点：首先，特征抽取器不是用的RNN，而是用的Transformer，上面提到过它的特征抽取能力要强于RNN，这个选择很明显是很明智的；其次，GPT的预训练虽然仍然是以语言模型作为目标任务，但是采用的是单向的语言模型，所谓“单向”的含义是指：语言模型训练的任务目标是根据 $W_i$ 单词的上下文去正确预测单词 $W_i$ ， $W_i$ 之前的单词序列Context-before称为上文，之后的单词序列Context-after称为下文。ELMO在做语言模型预训练的时候，预测单词 $W_i$ 同时使用了上文和下文，而GPT则只采用Context-before这个单词的上文来进行预测，而抛开了下文。

上图展示了GPT在第二阶段如何使用。首先，对于不同的下游任务来说，本来你可以任意设计自己的网络结构，现在不行了，你要向GPT的网络结构看齐，把任务的网络结构改造成和GPT的网络结构是一样的。然后，在做下游任务的时候，利用第一步预训练好的参数初始化GPT的网络结构，这样通过预训练学到的语言学知识就被引入到你手头的任务里来了，这是个非常好的事情。再次，你可以用手头的任务去训练这个网络，对网络参数进行Fine-tuning，使得这个网络更适合解决手头的问题。就是这样。看到了么？这有没有让你想起最开始提到的图像领域如何做预训练的过程（请参考上图那句非常容易暴露年龄的歌词）？对，这跟那个模式是一模一样的。

那么站在现在的时间节点看，GPT有什么值得改进的地方呢？其实最主要的就是那个单向语言模型，如果改造成双向的语言模型任务估计也没有Bert太多事了。当然，即使如此GPT也是非常非常好的一个工作，跟Bert比，其作者炒作能力亟待提升。

Transformer

Transformer是个叠加的“自注意力机制（Self Attention）”构成的深度网络，是目前NLP里最强的特征提取器，注意力这个机制在此被发扬光大。

如果不了解注意力机制你肯定会落后时代的发展。而介绍Transformer比较好的文章可以参考以下两篇文章：一个是Jay Alammar可视化地介绍Transformer的博客文章The Illustrated Transformer ，非常容易理解整个机制，建议先从这篇看起；然后可以参考哈佛大学NLP研究组写的“The Annotated Transformer. ”，代码原理双管齐下，讲得非常清楚。我相信上面两个文章足以让你了解Transformer了，所以这里不展开介绍。

其次，我的判断是Transformer在未来会逐渐替代掉RNN成为主流的NLP工具，RNN一直受困于其并行计算能力，这是因为它本身结构的序列性依赖导致的，尽管很多人在试图通过修正RNN结构来修正这一点，但是我不看好这种模式，因为给马车换轮胎不如把它升级到汽车，这个道理很好懂，更何况目前汽车的雏形已经出现了，干嘛还要执着在换轮胎这个事情呢？是吧？再说CNN，CNN在NLP里一直没有形成主流，CNN的最大优点是易于做并行计算，所以速度快，但是在捕获NLP的序列关系尤其是长距离特征方面天然有缺陷，不是做不到而是做不好，目前也有很多改进模型，但是特别成功的不多。综合各方面情况，很明显Transformer同时具备并行性好，又适合捕获长距离特征，没有理由不在赛跑比赛中跑不过RNN和CNN。

Bert

Bert采用和GPT完全相同的两阶段模型，首先是语言模型预训练；其次是使用Fine-Tuning模式解决下游任务。和GPT的最主要不同在于在预训练阶段采用了类似ELMO的双向语言模型，当然另外一点是语言模型的数据规模要比GPT大。所以这里Bert的预训练过程不必多讲了。

绝大部分NLP问题可以归入上图所示的四类任务中：

一类是序列标注，这是最典型的NLP任务，比如中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等都可以归入这一类问题，它的特点是句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。
第二类是分类任务，比如我们常见的文本分类，情感计算等都可以归入这一类。它的特点是不管文章有多长，总体给出一个分类类别即可。
第三类任务是句子关系判断，比如Entailment，QA，语义改写，自然语言推理等任务都是这个模式，它的特点是给定两个句子，模型判断出两个句子是否具备某种语义关系；
第四类是生成式任务，比如机器翻译，文本摘要，写诗造句，看图说话等都属于这一类。它的特点是输入文本内容后，需要自主生成另外一段文字。

对于种类如此繁多而且各具特点的下游NLP任务，Bert如何改造输入输出部分使得大部分NLP任务都可以使用Bert预训练好的模型参数呢？上图给出示例，对于句子关系类任务，很简单，和GPT类似，加上一个起始和终结符号，句子之间加个分隔符即可。对于输出来说，把第一个起始符号对应的Transformer最后一层位置上面串接一个softmax分类层即可。对于分类问题，与GPT一样，只需要增加起始和终结符号，输出部分和句子关系判断任务类似改造；对于序列标注问题，输入部分和单句分类是一样的，只需要输出部分Transformer最后一层每个单词对应位置都进行分类即可。从这里可以看出，上面列出的NLP四大任务里面，除了生成类任务外，Bert其它都覆盖到了，而且改造起来很简单直观。尽管Bert论文没有提，但是稍微动动脑子就可以想到，其实对于机器翻译或者文本摘要，聊天机器人这种生成式任务，同样可以稍作改造即可引入Bert的预训练成果。只需要附着在S2S结构上，encoder部分是个深度Transformer结构，decoder部分也是个深度Transformer结构。根据任务选择不同的预训练数据初始化encoder和decoder即可。这是相当直观的一种改造方法。当然，也可以更简单一点，比如直接在单个Transformer结构上加装隐层产生输出也是可以的。不论如何，从这里可以看出，NLP四大类任务都可以比较方便地改造成Bert能够接受的方式。这其实是Bert的非常大的优点，这意味着它几乎可以做任何NLP的下游任务，具备普适性，这是很强的。

那么新问题来了：对于Transformer来说，怎么才能在这个结构上做双向语言模型任务呢？乍一看上去好像不太好搞。我觉得吧，其实有一种很直观的思路，怎么办？看看ELMO的网络结构图，只需要把两个LSTM替换成两个Transformer，一个负责正向，一个负责反向特征提取，其实应该就可以。当然这是我自己的改造，Bert没这么做。那么Bert是怎么做的呢？我们前面不是提过Word2Vec吗？我前面肯定不是漫无目的地提到它，提它是为了在这里引出那个CBOW训练方法，所谓写作时候埋伏笔的“草蛇灰线，伏脉千里”，大概就是这个意思吧？前面提到了CBOW方法，它的核心思想是：在做语言模型任务的时候，我把要预测的单词抠掉，然后根据它的上文Context-Before和下文Context-after去预测单词。其实Bert怎么做的？Bert就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。当然Bert作者没提Word2Vec及CBOW方法，这是我的判断，Bert作者说是受到完形填空任务的启发，这也很可能，但是我觉得他们要是没想到过CBOW估计是不太可能的。

Bert创新

Masked 语言模型和Next Sentence Prediction。而Masked语言模型上面讲了，本质思想其实是CBOW，但是细节方面有改进。

Masked双向语言模型向上图展示这么做：随机选择语料中15%的单词，把它抠掉，也就是用[Mask]掩码代替原始单词，然后要求模型去正确预测被抠掉的单词。但是这里有个问题：训练过程大量看到[mask]标记，但是真正后面用的时候是不会有这个标记的，这会引导模型认为输出是针对[mask]这个标记的，但是实际使用又见不到这个标记，这自然会有问题。为了避免这个问题，Bert改造了一下，15%的被上天选中要执行[mask]替身这项光荣任务的单词中，只有80%真正被替换成[mask]标记，10%被狸猫换太子随机替换成另外一个单词，10%情况这个单词还待在原地不做改动。这就是Masked双向语音模型的具体做法。

至于说“Next Sentence Prediction”，指的是做语言模型预训练的时候，分两种情况选择两个句子，一种是选择语料中真正顺序相连的两个句子；另外一种是第二个句子从语料库中抛色子，随机选择一个拼到第一个句子后面。我们要求模型除了做上述的Masked语言模型任务外，附带再做个句子关系预测，判断第二个句子是不是真的是第一个句子的后续句子。之所以这么做，是考虑到很多NLP任务是句子关系判断任务，单词预测粒度的训练到不了句子关系这个层级，增加这个任务有助于下游句子关系判断任务。所以可以看到，它的预训练是个多任务过程。这也是Bert的一个创新。

bert输入

顺带讲解下Bert的输入部分，也算是有些特色。它的输入部分是个线性序列，两个句子通过分隔符分割，最前面和最后增加两个标识符号。每个单词有三个embedding:位置信息embedding，这是因为NLP中单词顺序是很重要的特征，需要在这里对位置信息进行编码；单词embedding,这个就是我们之前一直提到的单词embedding；第三个是句子embedding，因为前面提到训练数据都是由两个句子构成的，那么每个句子有个句子整体的embedding项对应给每个单词。把单词对应的三个embedding叠加，就形成了Bert的输入。

bert评价

首先是两阶段模型，第一阶段双向语言模型预训练，这里注意要用双向而不是单向，第二阶段采用具体任务Fine-tuning或者做特征集成；第二是特征抽取要用Transformer作为特征提取器而不是RNN或者CNN；第三，双向语言模型可以采取CBOW的方法去做（当然我觉得这个是个细节问题，不算太关键，前两个因素比较关键）。Bert最大的亮点在于效果好及普适性强，几乎所有NLP任务都可以套用Bert这种两阶段解决思路，而且效果应该会有明显提升。可以预见的是，未来一段时间在NLP应用领域，Transformer将占据主导地位，而且这种两阶段预训练方法也会主导各种应用。

另外，我们应该弄清楚预训练这个过程本质上是在做什么事情，本质上预训练是通过设计好一个网络结构来做语言模型任务，然后把大量甚至是无穷尽的无标注的自然语言文本利用起来，预训练任务把大量语言学知识抽取出来编码到网络结构中，当手头任务带有标注信息的数据有限时，这些先验的语言学特征当然会对手头任务有极大的特征补充作用，因为当数据有限的时候，很多语言学现象是覆盖不到的，泛化能力就弱，集成尽量通用的语言学知识自然会加强模型的泛化能力。如何引入先验的语言学知识其实一直是NLP尤其是深度学习场景下的NLP的主要目标之一，不过一直没有太好的解决办法，而ELMO/GPT/Bert的这种两阶段模式看起来无疑是解决这个问题自然又简洁的方法，这也是这些方法的主要价值所在。

对于当前NLP的发展方向，我个人觉得有两点非常重要，一个是需要更强的特征抽取器，目前看Transformer会逐渐担当大任，但是肯定还是不够强的，需要发展更强的特征抽取器；第二个就是如何优雅地引入大量无监督数据中包含的语言学知识，注意我这里强调地是优雅，而不是引入，此前相当多的工作试图做各种语言学知识的嫁接或者引入，但是很多方法看着让人牙疼，就是我说的不优雅。目前看预训练这种两阶段方法还是很有效的，也非常简洁，当然后面肯定还会有更好的模型出现。