自然语言处理系列五十二》文本分类算法》BERT模型算法原理及文本分类

本文主要是介绍自然语言处理系列五十二》文本分类算法》BERT模型算法原理及文本分类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列五十二

文本分类算法》BERT模型算法原理及文本分类

BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)，MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。
14.5.1 BERT模型介绍及原理
除了OCR、语音识别，自然语言处理有四大类常见的任务。第一类任务：序列标注，譬如命名实体识别、语义标注、词性标注、分词等；第二类任务：分类任务，譬如文本分类、情感分析等；第三类任务：句对关系判断，譬如自然语言推理、问答QA、文本语义相似性等；第四类任务：生成式任务，譬如机器翻译、文本摘要、写诗造句等。
BERT刷新了GLUE benchmark的11项测试任务最高记录，这11项测试任务可以简单分为3类。序列标注类：命名实体识别CoNNL 2003 NER；单句分类类：单句情感分类SST-2、单句语法正确性分析CoLA；句对关系判断类：句对entailment关系识别MNLI和RTE、自然语言推理WNLI、问答对是否包含正确答案QNLI、句对文本语义相似STS-B、句对语义相等分析QQP和MRPC、问答任务SQuAD v1.1。虽然论文中没有提及生成式任务，BERT核心的特征提取器源于谷歌针对机器翻译问题所提出的新网络框架Transformer，本身就适用于生成式任务。
想深入了解BERT模型，首先应该理解语言模型。预训练的语言模型对于众多自然语言处理问题起到了重要作用，比如SQuAD问答任务、命名实体识别以及情感识别。目前将预训练的语言模型应用到NLP任务主要有两种策略，一种是基于特征的语言模型，如ELMo模型；另一种是基于微调的语言模型，如OpenAI GPT。这两类语言模型各有其优缺点，而BERT的出现，似乎融合了它们所有的优点，因此才可以在诸多后续特定任务上取得最优的效果。
1. 语言模型
语言模型（Language Model）是一串词序列的概率分布，通过概率模型来表示文本语义。语言模型有什么作用？通过语言模型，可以量化地衡量一段文本存在的可能性。对于一段长度为n的文本，文本里每个单词都有上文预测该单词的过程，所有单词的概率乘积便可以用来评估文本。在实践中，如果文本很长，P(wi|context(wi))的估算会很困难，因此有了简化版：N元模型。在N元模型中，通过对当前词的前N个词进行计算来估算该词的条件概率。对于N元模型，常用的有unigram、bigram和trigram，N越大，越容易出现数据稀疏问题，估算结果越不准。此外，N元模型没法解决一词多义和一义多词问题。
为了解决N元模型估算概率时的数据稀疏问题，研究者提出了神经网络语言模型，代表作有2003年Bengio等提出了的NNLM，但效果并不吸引人，足足沉寂了十年。在另一计算机科学领域机器视觉，深度学习混得风生水起，特别值得一提的是预训练处理，典型代表：基于ImageNet预训练的Fine-Tuning模型。图像领域的预处理跟现在NLP领域的预训练处理思路相似，基于大规模图像训练数据集，利用神经网络预先训练，将训练好的网络参数保存。当有新的任务时，采用相同的网络结构，加载预训练的网络参数初始化，基于新任务的数据训练模型，Frozen或者Fine-Tuning。Frozen指底层加载的预训练网络参数在新任务训练过程中不变，Fine-Tuning指底层加载的预训练网络参数会随着新任务训练过程不断调整以适应当前任务。深度学习是适用于大规模数据，数据量少训练出来的神经网络模型效果并没有那么好。所以，预训练带来的好处非常明显，新任务即使训练数据集很小，基于预训练结果，也能训练出不错的效果。
2. BERT模型总体结构
BERT是一种基于微调的多层双向Transformer编码器，其中的Transformer与原始的Transformer是相同的，并且实现了两个版本的BERT模型，在两个版本中前馈大小都设置为4层：
lBERTBASE：L=12，H=768，A=12，Total Parameters=110M
lBERTLARGE：L=24，H=1024，A=16，Total Parameters=340M
其中层数（即Transformer blocks块）表示为L，隐藏大小表示为H，自注意力的数量为A。
3. BERT模型输入
输入表示可以在一个词序列中表示单个文本句或一对文本(例如，[问题，答案])。对于给定的词，其输入表示是可以通过三部分Embedding求和组成。Embedding的可视化表示如图14.4所示。

图14.4 Embedding的可视化表示（图片来源于博客园）
Token Embeddings表示的是词向量，第一个单词是CLS标志，可以用于之后的分类任务，对于非分类任务，可以忽略词向量；
Segment Embeddings用来区别两种句子，因为预训练不只做语言模型还要做以两个句子为输入的分类任务；
Position Embeddings是通过模型学习得到的。
4. BERT模型预训练任务
BERT模型使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction：。
1）Masked LM
为了训练深度双向Transformer表示，采用了一种简单的方法：随机掩盖部分输入词，然后对那些被掩盖的词进行预测，此方法被称为“Masked LM”(MLM)。预训练的目标是构建语言模型，BERT模型采用的是bidirectional Transformer。那么为什么采用“bidirectional”的方式呢？因为在预训练语言模型来处理下游任务时，我们需要的不仅仅是某个词左侧的语言信息，还需要右侧的语言信息。
在训练的过程中，随机地掩盖每个序列中15％的token，并不是像Word2vec中的cbow那样去对每一个词都进行预测。MLM从输入中随机地掩盖一些词，其目标是基于其上下文来预测被掩盖单词的原始词汇。与从左到右的语言模型预训练不同，MLM目标允许表示融合左右两侧的上下文，这使得可以预训练深度双向Transformer。Transformer编码器不知道它将被要求预测哪些单词，或者哪些已经被随机单词替换，因此它必须对每个输入词保持分布式的上下文表示。此外，由于随机替换在所有词中只发生1.5%，所以并不会影响模型对于语言的理解。
2）Next Sentence Prediction
很多句子级别的任务如自动问答（QA）和自然语言推理（NLI）都需要理解两个句子之间的关系，譬如上述Masked LM任务中，经过第一步的处理，15%的词汇被遮盖。那么在这一任务中我们需要随机将数据划分为等大小的两部分，一部分数据中的两个语句对是上下文连续的，另一部分数据中的两个语句对是上下文不连续的。然后让Transformer模型来识别这些语句对中，哪些语句对是连续的，哪些对子不连续。
5. 模型比较
ELMo、GPT、BERT都是近几年提出的模型，在各自提出的时候都取得了不错的成绩。并且相互之间也是相辅相成的关系，3个模型比较如图14.5所示。

图14.5 BERT、GPT、ELMo模型比较（图片来源于博客园）
再往前看，在NLP中有着举足轻重地位的模型和思想还有Word2vec、LSTM等。Word2vec作为里程碑式的进步，对NLP的发展产生了巨大的影响，但Word2vec本身是一种浅层结构，而且其训练的词向量所“学习”到的语义信息受制于窗口大小，因此后续有学者提出利用可以获取长距离依赖的LSTM语言模型预训练词向量，而此种语言模型也有自身的缺陷，因为此种模型是根据句子的上文信息来预测下文的，或者根据下文来预测上文，直观上来说，我们理解语言都要考虑到左右两侧的上下文信息，但传统的LSTM模型只学习到了单向的信息。Word2vec，单向LSTM，ELMo，OpenAI GPT，BERT几种模型比较如表14.1所示。

语言模型的每一次进步都推动着NLP的发展，从Word2vec到ELMo，从OpenAI GPT到BERT。通过这些发展我们也可以洞悉到，未来表征学习（Deep learning is representation learning）将会越来越多的应用到NLP相关任务中，它们可以充分的利用目前海量的数据，然后结合各种任务场景，去训练出更为先进的模型，从而促进AI项目的落地。

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总结

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