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NLP与深度学习（五）BERT预训练模型

作者：互联网

1. BERT简介

Transformer架构的出现，是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型，其中一个非常重要的模型就是BERT。

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名称所示，BERT仅使用了Transformer架构的Encoder部分。BERT自2018年由谷歌发布后，在多种NLP任务中（例如QA、文本生成、情感分析等等）都实现了更好的结果。

 

BERT的效果如此优异，其中一个主要原因是：它是一个基于上下文的词嵌入（context-based embedding）模型。我们在之前的文章中（“NLP与深度学习（一）NLP任务流程”）

提到过：

“Word2vec与GloVe都有一个特点，就是它们是上下文无关（context-free）的词嵌入。所以它们没有解决：一个单词在不同上下文中代表不同的含义的问题。例如，对于单词bank，它在不同的上下文中，有银行、河畔这种差别非常大的含义。“

 

BERT的出现，解决了这个问题。下面我们便从context-based与context-free开始，逐步介绍BERT模型。

 

2. Context-Based与Context-Free

首先我们介绍一下context-based与context-free这两种词嵌入（Embedding）的区别。

 

2.1. Context-Free Embedding

看看下面2条句子：

1. He got bit by Python

2. Python is my favorite programming language

 

作为人类，我们可以很容易分辨这2个句子中单词Python的不同含义。在第1个句子中表示的是蟒蛇，第2个句子中表示的一种编程语言。而如果我们用context-free的词嵌入（例如word2vec）来表示单词Python，则单词Python在上面2个句子中的表示方法都是同一个词向量。也即是说，这样会导致单词Python在2个句子中的含义是一样的。显然，这个在我们实际场景中是不合适的。

这便是context-free embedding的缺点：无论某个单词的上下文语境如何，它都仅有同一种对单词的表示方法。

 

2.2. Context-Based Embedding

另外一种更好的方式便是Context-Based Embedding，也就是BERT使用的方式。它可以基于单词的上下文，生成不同的词嵌入表示。例如在上面的2个句子中，它就可以根据单词Python所处的上下文，生成对它不同的词向量表示。

 

以BERT为例，再次回顾上面提到的第1个句子：He got bit by Python。

BERT会将每个单词与句子中所有其他单词计算相关性，据此来理解每个单词的上下文。也就是说，为了理解单词“Python“的上下文含义，BERT会将单词”Python“与其句子中所有其他单词进行关联，了解它们之间的相关性（也就是前文介绍过的multi-head self-attention机制）。所以在第1个句子中，BERT可以通过单词”bit“来理解单词”Python“的含义为”蟒蛇“。如下图所示：

再看第2个句子“Python is my favorite programming language“。同样，BERT会将每个单词与句子中所有单词进行相关性计算，并据此得到每个单词的上下文信息。所以对于单词”Python“，BERT同样会计算单词”Python“与句子中每个单词的相关性，并据此理解单词“Python”的含义。例如，在这个句子中即根据单词“programming“，BERT可以理解到单词“Python”的含义为“编程语言”，如下图所示：

 

像word2voc、GloVe这种context-free的词嵌入，总是会对单词输出固定的词向量，而忽略了上下文的信息。而BERT这种context-based的方式，可以根据不同上下文，动态生成不同词向量的方法，更符合我们人类对语言的理解（当然，这种动态的表示也是经过了大量样本训练后得出）。最后，BERT在各个NLP任务中的表现，也证实了这种方式是更优秀的。

 

 

3. BERT的基本原理

前面提到BERT基于的是Transformer模型，并且仅使用Transformer模型的Encoder部分。在Transformer模型中，Encoder的输入是一串序列，输出的是对序列中每个字符的表示。同样，在BERT中，输入的是一串序列，输出的是也是对应序列中每个单词的编码。

 

仍以前面提到的“He got bit by Python”为例，BERT的输入输出如下图所示：

Fig. 1 Sudharsan Ravichandiran. Understanding the BERT Model[1]

 

其中输入为序列“He got bit by Python”，输出的是对每个单词的编码Rword。这样在经过了BERT处理后，即得到了对每个单词包含的上下文表示Rword。

 

这便是BERT的基本原理，下面我们介绍BERT的不同配置。

 

 

4. BERT的配置

BERT的研究人员提出了2个标准配置的BERT模型：

l  BERT-base

l  BERT-large

 

BERT-base用于与其他架构进行对比，并以此衡量其他架构的性能。BERT-large则是用在了论文中对各个NLP任务的结果展示。

 

下面分别介绍这2个配置的BERT模型。

 

4.1. BERT-base

BERT-base包含：

  1. 12个堆叠的encoder层，上一层的Encoder的输出是下一层Encoder的输入
  2. 每个Encoder使用12-head attention
  3. Encoder中的前馈网络包含768个隐藏单元（也就是说输出的Rword维度为768维）

 

使用以下符号表示这几个概念：

  1. Encoder堆叠的层数表示为L
  2. Attention的头（multi-head）数表示为A
  3. 前馈网络的隐藏单元数表示为H

 

则在BERT-base模型中，L=12，A=12，H=768。模型的总参数个数为1亿1千万（100 million）。BERT-base模型如下图所示：

 

4.2. BERT-large

BERT-large包含：

  1. 24个堆叠的Encoder层
  2. 每个Encoder使用16-head attention
  3. Encoder中的前馈网络包含1024个隐藏单元（也就是说输出的Rword维度为1024维）

 

也就是说，在BERT-large模型中，L=24，A=16，H=1024。模型的总参数个数为3亿4千万（340 million）。

 

4.3. 其他BERT配置

除了上面2种标准配置外，我们也可以使用其他的配置来构建BERT模型。部分较小配置的BERT模型如：

  1. Bert-tiny：L=2，H=128
  2. Bert-mini：L=4，H=256
  3. Bert-small：L=4，H=512
  4. Bert-medium：L=8，H=512

 

这些小配置的BERT模型如下图所示：

 

在计算资源有限的场景下，我们可以使用更小配置的BERT模型。不过，最常用的还是BERT-base和BERT-large，它们的准确率也相对小配置BERT模型更高。

 

在了解了BERT的配置后，下面介绍BERT模型的训练。

 

 

5. BERT输入数据的表示

首先需要明确的一个点是：BERT是一个预训练模型。也就是说，它是在大量数据集上进行了预训练后，才被应用到各类NLP任务中。在对BERT模型进行预训练时，与前面介绍过的所有模型一样，输入的文本需要先进行处理后，才能送入到模型中。而在将文本数据输入到BERT前，会使用到以下3个Embedding层：

  1. Token embedding
  2. Segment embedding
  3. Position embedding

 

下面逐个介绍这3个Embedding 层。

 

5.1. Token Embedding

Token Embedding就是将一个序列做分词，把序列转为一串单词以及它们对应的词向量。举个例子，假设有2个句子，分别为：

  1. Beijing is a beautiful city.
  2. I love Beijing

 

首先，对2个句子进行分词得到token，结果如下所示：

Tokens = [Beijing, is, a, beautiful, city, I, love, Beijing]

 

（需要特别注意的是：这里为了方便解释，我们使用了最普遍的分词法为例，而BERT中使用的是WordPiece分词。这种分词方法可以显著减少词库的大小，WordPiece基于的是BPE（Byte Pair Encoding），BPE属于subword分词法中的一种。

有关WordPiece的介绍我们前面已在“NLP与深度学习（一）NLP任务流程”中有过介绍，在此不再赘述。）

 

然后，我们在最前面加上1个[CLS] 的token，例如：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, I, love, Beijing]

 

最后，在每个句子的后面分别加上[SEP] 的token，例如：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP]]

 

这2个特殊的token我们之前（见“NLP与深度学习（一）NLP任务流程” ）介绍过：“ [CLS] 、[SEP] 与[PAD] 是BERT Tokenizer中的保留词，分别代表“分类任务”、“Sequences之间的间隔”，以及序列补全（序列补全与截断是NLP任务中常用的方法，用于将不同长度的文本统一长度）。 ”

 

在做完以上步骤后，在输入到BERT中之前，还需要将每个单词转换为与之对应的词向量。如：

Input：[  [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP]  ]

Embedding: [  E[CLS], EBeijing, Eis, Ea, Ebeautiful, Ecity, E[SEP], EI, Elove, EBeijing, E[SEP]  ]

 

这样即完成了Token Embedding。

 

5.2. Segment Embedding

接下来是一层Segment Embedding，用于区分2个给定的句子。仍以上面的2个句子为例。在对这2个句子做了分词处理后，结果为：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP]]

 

但是，除了[SEP] 外，我们还需要一种方式来告知模型哪个单词属于哪个句子。这也就是Segment Embedding做的事情。在将例子中的Tokens输入到segment embedding后，它仅会输出2种embedding，分别为EA或EB。也就是说，如果单词属于句子1，则输出EA；如果属于句子2，则输出EB。如下所示：

Input：                        [  [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP]  ]

Segment Embedding：[  EA,   EA,     EA, EA, EA,      EA,  EA,  EB, EB,   EB,    EB,   ]

 

如果只有1个句子，则仅输出EA。

 

 

5.3. Position Embedding

BERT基于的是Transformer的Encoder，而由于Transformer中Encoder本身不包含Positional Encoding，所以BERT中还需要一层Position Embedding来指示单词在句子中的位置。经过Position Embedding处理后，输出如下所示：

Input：                        [  [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP]  ]

Position Embedding： [  E0,   E1,    E2,E3,E4,     E5,  E6,  E7,E8,  E9,    E10   ]

 

我们在上一章（见“NLP与深度学习（四）Transformer模型”）介绍Transformer时，提到在Transformer中也有一个Positional Embedding，使用的是正弦曲线的方法：

“在原论文中，作者还提到了另一种位置编码的方法：直接通过训练学习得到位置编码。并且从测试结果来看，两者几乎没什么差别。”

 

但是在BERT中，作者使用的是“直接通过训练学习”得到的位置编码，但并没有给出具体理由。但是实验上（从Transformer论文中的试验来看）效果应该差不多。

 

5.4. 输入的最终表示

在将输入序列经过上述3层embedding处理后，将每层embedding的结果进行相加，即得到了输入数据的最终表示，也就是BERT模型的输入。

如下所示：

BERT 论文[5]中的一个例子为：

 

 

 

 

6. BERT预训练的方法

BERT模型在进行预训练时，基于的是2种类型的任务：

  1. Masked language modeling（带掩码的语言模型）
  2. Next sentence prediction（预测下一条句子）

 

下面会分别介绍这2个任务。不过，在介绍Masked Language Modeling （带掩码的语言模型）任务前，有必要先介绍一下什么是Language Modeling任务。

 

6.1. Language Modeling

在Language Modeling任务中，我们会给模型输入一个单词序列（句子），并令模型预测这个序列（句子）的下一个单词。这种Language Modeling可以划分为2类：

  1. Auto-regressive language modeling（自动回归的语言建模）
  2. Auto-encoding language modeling（自动编码的语言建模）

 

Auto-regressive language modeling

自动回归的语言建模又可以分为以下2类：

  1. 前向预测（Forward prediction，从左到右）
  2. 后向预测（Backward prediction，从右到左）

 

以“Beijing is a beautiful city. I love Beijing”为例。我们将city单词移除，替换为空，如下所示：

Beijing is a beautiful _. I love Beijing

 

接下来，我们让模型预测空白位置的单词：

  1. 如果使用Forward prediction，则模型从左到右读入输入，并做预测，例如：“Beijing is a beautiful _”。
  2. 而若是使用Backward prediction，则模型从右到左读入输入，并左预测，例如“_ I love Beijing”。

 

所以Auto-regressive models是单向的，仅从1个方向读入句子。

 

 

Auto-encoding language modeling

与Auto-regressive models 不同的是，Auto-regressive models是双向的。也就是说，它会从两个方向均读入句子，并对空白词做预测。例如：

Beijing is a beautiful _. I love Beijing

 

双向的模型的效果会更好，因为从2个方向读入句子会更有助于理解上下文（例如我们之前介绍过的双向RNN）。

 

 

以上便是language modeling的介绍，下面我们继续来讨论BERT中使用的预训练方式——Masked Language Modeling。

 

 

6.2. Masked Language Modeling

BERT是一种Auto-encoding 语言模型，也就是说，它是从2个方向读入句子并做预测。在masked language modeling 任务中（也称为填空任务cloze task），对任何一个句子，随机遮挡（mask）其中15%的单词，并训练网络预测这些单词。在进行预测时，模型会从双向读入句子，并进行预测。

 

仍以“Beijing is a beautiful city. I love Beijing”为例。首先对句子做分词，得到单个单词：

Tokens = [Beijing, is, a, beautiful, city, I, love, Beijing]

 

然后在最前面加上[CLS]，并在每个句子后加上[SEP] 的特殊标记：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP]]

 

下面对15%的单词做遮挡（mask），假设遮挡的是单词“city”，则使用特殊标记[MASK]替换单词“city”：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, [MASK], [SEP], I, love, Beijing, [SEP]]

 

这样即可提供给BERT去做训练了。但是，这种方法会有一个小问题：导致pre-train与fine-tuning之间存在差异。假设我们使用了上述方式去对BERT进行训练，而后再应用到迁移学习fine-tuning中。在预训练的时候，语料库里是有[MASK] 这个标志的，但是在实际的迁移学习中，输入的文本是不包含[MASK]标志的。所以这里会导致pre-train与fine-tuning在使用时有一个gap。

 

为了解决这个问题，研究人员制定了80%，10%，10%的规则。具体地说，在随机选择了15%的单词被遮挡后，对于这15%的单词，做如下处理：

  1. 80%的概率将被遮挡的单词替换为[MASK]。
  2. 10%的概率将被遮挡的单词替换为1个随机单词，例如将上例中的“city”替换为“dog”
  3. 10%的概率不做任何改变，例如上例中“city”仍然是“city”

这样做的好处是：

  1. 解决了与fine-tuning的gap问题。80%的遮挡率既应用了[MASK]，也有20%的概率不使用[MASK]
  2. 存在10%的概率不做任何改变，保留了原有语义，让模型可以有机会了解原始数据样貌
  3. 存在10%的概率替换随机单词，可以使得模型不仅仅依赖于看到过的原始数据，而是还让数据依赖于句子的上下文来预测目标词，达到“纠错”的目的

 

在对单词序列进行了遮挡处理后，即可送入到BERT模型中进行训练。此时，单词序列会依次进入Token Embedding，Segment Embedding以及Position Embedding，并得到它们的最终表示。整个过程如下图所示：

 

需要注意的是，这里仅需要将E([MASK]) 输入到前馈网络与softmax中即可。因为BERT基于的是multi-head self-attention，所以E([MASK]) 中已经包含了整个句子的信息。

 

除了以上介绍的这种遮挡单词的方法外，还有另一种稍微不同的方法，称为whole word masking（WWM，全词掩码）。

 

 

Whole Word Masking

在介绍WWM之前，首先需要回顾的一个知识点是：BERT中使用的是WordPiece分词法。以句子“let us start pretraining the model”为例，在对一个句子进行分词后，生成的单词为：

Tokens = [let, us, start, pre, ##train, ##ing, the, model]

 

加上 [CLS] 与 [SEP]：

Tokens = [ [CLS], let, us, start, pre, ##train, ##ing, the, model, [SEP] ]

 

随机遮挡15%的单词，假设遮挡的单词为 let 与 ##train，则：

Tokens = [ [CLS], [MASK], us, start, pre, [MASK], ##ing, the, model, [SEP] ]

 

但是这里尤为需要注意的一点是：单词 ##train 实际上仅是单词pretraining 的一部分。在 WWM 方法中，如果遮挡的单词为一个subword，则会遮挡这个subword对应的所有单词，例如：

Tokens = [ [CLS], [MASK], us, start, [MASK], [MASK], [MASK], the, model, [SEP] ]

 

但是，WWM仍需要遵守“1个句子中仅有15%单词被遮挡”这一规则。所以若是在遮挡 所有subword后，已经达到了这一15%的阈值，则可以忽略其他词（这个例子中就是单词let）的遮挡，例如：

Tokens = [ [CLS], let, us, start, [MASK], [MASK], [MASK], the, model, [SEP] ]

 

在进行了WWM后，句子即可输入到BERT中进行训练，并让模型预测被遮挡的单词。

 

 

6.3. Next Sentence Prediction

Next Sentence Prediction（NSP）是另一个训练BERT的方法，它是一个2分类任务。在此任务中，为BERT模型输入2个句子，需要让模型判断第2个句子是否是第1个句子的下一个句子。例如，准备2个句子Sentence-A和Sentence-B（2个句子合起来为1条训练数据），若Sentence-B是Sentence-A的下一个句子，则这条训练数据的label为isNext。反之为notNext。

在BERT训练中，他需要完成的便是判断Sentence-B是否为Sentence-A的下一条句子。若是，则输出isNext，反之输出notNext。所以这是一个二分类任务。

 

NSP任务的用途在于：通过NSP任务，可以让模型理解2条句子之间的关系。很多重要的下游任务（例如QA系统、自然语言推理等）都是基于句子之间的关系理解。而这种句子间的关系是无法通过language modeling 学习到的。

 

在准备训练数据时，可以选取任何单一语言的语料库。假设我们从语料库获取了大量文档。对于isNext类别，仅需要从同一个文档中选取2条连续的句子即可。而对于notNext类别，首先从一个文档选取一条句子，然后从另一个随机文档中选取一条句子即可。一个重要的注意点是：需要确保isNext与notNext的数据条目分别占50%。

 

在NSP任务中，输入数据的处理方法与前面介绍的一致，在此不再赘述。不过需要提及的一点是：NSP使用的是[CLS] 作为输入的2个句子的代表，输入到前馈网络与softmax中，对结果进行预测。如下图所示：

 

 

7. BERT预训练的过程

BERT的预训练语料库使用的是Toronto BookCorpus和Wikipedia数据集。在准备训练数据时，首先从语料库中采样2条句子，例如Sentence-A与Sentence-B。这里需要注意的是：2条句子的单词之和不能超过512个。对于采集的这些句子，50%为两个句子是相邻句子，另50%为两个句子毫无关系。

 

假设采集了以下2条句子：

  1. Beijing is a beautiful city
  2. I love Beijing

 

对这2条句子先做分词：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP] ]

 

然后，以15%的概率遮挡单词，并遵循80%-10%-10%的规则。假设遮挡的单词为city，则：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, [MASK], [SEP], I, love, Beijing, [SEP] ]

 

接下来将Tokens送入到BERT中，并训练BERT预测被遮挡的单词，同时也要预测这2条句子是否为相邻（句子2是句子1的下一条句子）。也就是说，BERT是同时训练Masked Language Modeling和NSP任务。

 

BERT的训练参数是：1000000个step，每个batch包含256条序列（256 * 512个单词 = 128000单词/batch）。使用的是Adam，learning rate为1e-4、β1 = 0.9、β2 = 0.999。L2正则权重的衰减参数为0.01。对于learning rete，前10000个steps使用了rate warmup，之后开始线性衰减learning rate（简单地说，就是前期训练使用一个较大的learning rate，后期开始线性减少）。对所有layer使用0.1概率的dropout。使用的激活函数为gelu，而非relu。

 

 

8. 总结

BERT的一个成功的关键在于：它提供了一个更深层的模型来学习到了一个更好的文本特征，使得它在各类NLP任务上的表现也更精准。当前BERT+迁移学习已经应用在各个实际应用中，例如情感分析、QA系统等。另一方面，研究人员基于BERT也衍生出了很多变种，例如ALBERT、RoBERTa、ELECTRA等等。后续我们会继续介绍BERT的应用以及它的变种。

 

 

 

References

[1] https://learning.oreilly.com/library/view/getting-started-with/9781838821593/4c8629af-d59b-4df9-a830-79a83433f118.xhtml

[2] https://www.geeksforgeeks.org/explanation-of-bert-model-nlp/

[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/95594311

[4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/366396747

[5] https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf

 

标签：NLP,Beijing,模型,SEP,单词,深度,BERT,句子
来源： https://www.cnblogs.com/zackstang/p/15358061.html