NLP - 预训练模型

2020-08-05 本文已影响0人 nlpming

1. 早期NLP预训练模型

1.1 神经网络语言模型（NNLM）

NNLM由Begio在2003年提出发表在JMLR上。神经网络语言模型的训练目标是给定 $w_t$ 的上文 $n-1$ 个词 $w_{t-n+1}, ..., w_{t-2}, w_{t-1}$ ，预测 $w_t$ 出现的概率 $P(w_t|w_{t-n+1}, ..., w_{t-2}, w_{t-1})$ ；每个词输入到模型中首先经过One-hot编码，然后查询Look up Table(C)，得到每个词的Word embedding： $x=(C(W_{t-n+1}), ..., C(w_{t-2}), C(w_{t-1}))$ （n-1个词向量进行拼接得到 $x$ ）； $x$ 经过隐藏层，之后再经过softmax层得到词 $w_t$ 生成的条件概率；其中 $y_{w_t} \in \mathbb{R}^{|V|}$ ，假设词表大小为 $|V|$ ； $C$ 的维度为 $|V| \times m$ ，其中 $m$ 表示词向量维度。 $h$ 表示隐层的维度；

$y_{w_t} = b+Wx+U tanh(d +Hx)$
$P(w_t|w_{t-n+1}, ..., w_{t-2}, w_{t-1}) = \frac{ e^{ y_{w_t}} }{ \sum_i {e^{ y_i}} }$
$L(\theta) = \sum_{t} logP(w_t|w_{t-n+1}, ..., w_{t-2}, w_{t-1})$

上式中， $b,d$ 为偏置， $W$ 为输入层到输出层参数，加入输入到输出层的连接能够使得模型快速收敛。 $H$ 为输入层到隐藏层的参数， $U$ 为隐藏层到输出层的参数。各个参数的维度如下： $x \in \mathbb{R}^{(n-1)m \times 1}$ ， $W \in \mathbb{R}^{|V| \times (n-1)m}$ ， $H \in \mathbb{R}^{h \times (n-1)m}$ ， $U \in \mathbb{R}^{|V| \times h}$
可以看出NNLM主要的计算集中在隐藏层、输出层之间的矩阵向量运算，以及输出层上的softmax归一化操作。 因此后续的相关研究工作中，很多是针对这一部分进行优化的，其中就包括了word2vec的工作。
对神经网络语言模型而言，词向量word embedding只是副产物；Look up table(C)存储着每个词的词向量，它是一个矩阵，矩阵的每一行代表一个单词的词向量，行数等于词汇表大小；矩阵的列数等于词向量维数。

神经网络语言模型.png

1.2 Word2vec模型

1.2.1 CBow和Skip-Gram模型

Wor2vec模型 ：跟NNLM模型结构类似，去除了中间的隐藏层减少了计算量，并且其目标主要是用来训练词向量。word2vec模型包含两种结构CBow和Skip-Gram，CBow模型利用单词的上下文预测当前词生成的条件概率，Skip-Gram模型利用当前词预测上下文词生成的条件概率。最后在输出层为了减小softmax的计算，使用层次Softmax和负采样（Negative Sampling）方法减小输出层计算量。层次softmax实现采用的是哈夫曼树，将计算复杂度从 $|V|$ 减小到 $log|V|$ 。
对于CBow模型其目标函数为如下对数似然函数：其中 $Context(w)$ 表示 $w$ 上下文中的词； $\mathcal{ C}$ 代表整个语料库；
$\mathcal {L} = \sum_{w \in \mathcal{C}} log p(w | Context(w))$
对于Skip-Gram模型其优化目标函数如下：
$\mathcal{L}= \sum_{w \in \mathcal{C}} log p(Context(w) | w)$
$p(Context(w)|w) = \prod_{u \in Context(w)} p(u | w)$

word2vec模型.png

1.2.2 层次softmax

对于层次softmax实现的CBow模型而言，包括三层：输入层、投影层、输出层；假设 $Context(w)$ 由 $w$ 前后各 $c$ 个词组成；与NNLM模型相比：（1）在投影层NNLM是通过词向量拼接的方式得到 $x_w$ ，然而CBow模型是通过向量相加的方式；（2）NNLM有隐藏层，然而CBow模型去除了隐藏层；（3）NNLM输出层是线性结构，CBow模型的输出是树形结构；

输入层：包含 $Context(w)$ 中 $2c$ 个词的词向量；假设每个词向量维度为 $m$ ；

投影层：将输入的 $2c$ 个词的向量做求和累加，即 $x_w = \sum_{i=1}^{2c} v(Context(w)_i) \in \mathbb{R}^m$ ；

输出层：输出层对应一棵二叉树，它是以语料中出现过的词当叶子结点，以各词在语料中出现的次数当权值构造出来的Huffman树；在这棵Huffman树中，叶子结点共 $N$ 个，分别对应词典D中的词；非叶子结点 $N-1$ 个；

符号定义如下：
（1） $p^w$ 表示从根结点出发到达 $w$ 对应叶子结点路径；
（2） $l^w$ 表示路径 $p^w$ 中包含结点的个数；
（3） $p^w_1, p^w_2, ..., p^w_{l_w}$ 表示路径 $p^w$ 中的 $l^w$ 个结点；其中 $p^w_1$ 表示根结点， $p^w_{l_w}$ 表示词 $w$ 对应的结点；
（4） $d^w_1, d^w_2, ..., d^w_{l_w} \in (0,1)$ ，表示词 $w$ 的Huffman编码，它由 $l^w-1$ 位编码构成；
（5） $\theta^w_1, \theta^w_2, ..., \theta^w_{l_w-1} \in \mathbb{R}^m$ ，路径 $p^w$ 中非叶子结点对应的向量；

层次softmax实现CBow模型.png

条件概率 $p(w|Context(w))$ 的定义，更具体的说就是如何利用向量 $x_w \in \mathbb{R}^m$ 以及Huffman树来定义函数 $p(w|Context(w))$ ；由上图可以看出，从根结点出发到达“足球”这个叶子结点，中间共经历了4次分支，而每一次分支都可视为进行了一次二分类； 每一次分类的概率如下所示：

第1次： $p(d^w_2|x_w, \theta^w_1) = 1 - \sigma(x^T_w \theta^w_1)$ ；
第2次： $p(d^w_3|x_w, \theta^w_2) = \sigma(x^T_w \theta^w_2)$ ；
第3次： $p(d^w_4|x_w, \theta^w_3) = \sigma(x^T_w \theta^w_3)$ ；
第4次： $p(d^w_5|x_w, \theta^w_4) = 1 - \sigma(x^T_w \theta^w_4)$ ；

最终条件概率 $p(足球|Context(足球))$ 的计算公式如下：
$p(足球|Context(足球)) = \prod_{j=2}^{5} p(d^w_j | x_w, \theta^w_{j-1})$
$p(w|Context(w)) = \prod_{j=2}^{l^w} p(d^w_j | x_w, \theta^w_{j-1})$
层次softmax基本思想： 对于词典D中的任意词 $w$ ，Huffman树中比存在一条从根结点到词 $w$ 对应结点的路径 $p^w$ （并且这条路径是唯一的）。路径 $p^w$ 上存在 $l^w-1$ 个分支，将每个分支看做做一次二分类，每一次二分类就产生一个概率，将这些概率乘起来就是所需的 $p(w|Context(w))$ 。将原来softmax回归问题，转换成了Huffman树上求解多个二分类的问题，时间复杂度由O(|V|)下降至O(log|V|)。

1.2.3 负采样方法

与层次softmax相比，NEG不使用复杂的Huffman树，而是利用相对简单的随机负采样，能大幅度提高性能；在CBow模型中已知词的 $Context(w)$ 需要预测 $w$ ，因此对于给定的 $Context(w)$ 词 $w$ 就是一个正样本，其他词就是负样本了。 假设 $u$ 表示正负样本的集合，其中只有一个正样本 $w$ ；则条件概率 $p(u|Context(w))$ 的计算公式如下：
$p(u|Context(w)) = \begin{cases} \sigma(x^T_w \theta^u), & L^w(u) = 1; \\ 1 - \sigma(x^T_w \theta^u), & L^w(u) = 0； \end{cases}$
最终的优化目标如下：从下面的公式可以看出，为了最大化目标函数我们需要最大化正样本的概率，并且最小化所有负样本概率；
$\begin{align} \mathcal{L} &= \sum_{w \in \mathcal{ C}} log g(w) \\ &= \sum_{w \in \mathcal {C}} log \left( \sigma(x^T_w \theta^w ) \prod_{u \in NEG(w)} [1 - \sigma(x^T_w \theta^u)] \right) \end{align}$
负采样算法： 对于一个给定的词 $w$ ，如何生成NEG(w)呢？通常的要求是对于那些高频词，被选为负样本的概率应该比较大，反之对于哪些低频词被选中负样本的概率应该比较小。本质上就是一个带权采样的过程。

（1）假设词典 $\mathcal{D }$ 中的每一个词 $w$ 对应一个线段 $l(w)$ ，长度为： $len(w) = \frac{counter(w) }{\sum_{u \in \mathcal{D}} counter( u)}$ ， $counter(w)$ 表示 $w$ 在语料中出现的次数；现在将语料中所有词的长度进行拼接得到长度为1的单位线段；
（2）随机采样的策略就是每次生成一个 $[0, 1]$ 之间的随机数，当随机数命中某个线段的范围，将这个线段对应的单词作为负样本；

负采样算法实现.png

1.3 Glove模型

Glove模型：基于全局信息统计词与词之间的共现，构建共现矩阵 $X_{ij}$ 。构建词向量( $w_i^T \tilde{w_j}$ ) 与共现矩阵之间的近似关系，由此构建目标函数 $J(\theta)$ 。优化目标函数得到词向量。具体原理参考：GloVe详解

$w_i^T \tilde{w_j} + b_i + \tilde{b_j} = log(X_{ij}) \\ J(\theta) = \sum_{i,j=1}^{V} f(X_{ij}) (w_i^T \tilde{w_j} + b_i + \tilde{b_j} - log(X_{ij}))^2$

早期的预训练模型，训练出的词向量是 静态固定不变 的。即相同的单词，在不同的上下文情况下，其词向量是一样的。

对于一词多意的问题很难解决。比如下面的例子，bank在不同的上下文下对应不同的意思：银行，河堤；

因此考虑如何解决，在不同的上下文情况下，单词得到不同的词向量？即获取 动态词向量；

一词多意问题.png

2. 动态词向量模型

2.1 ELMo模型

ELMo模型发表在2018 NAACL会议上，并获得最佳论文奖。ELMo模型使用双层双向LSTM网络，对句子进行建模。其训练目标还是给定单词上下文词，预测当前词出现的条件概率，模型结构如下。左边是一个前向双层LSTM网络，用于编码单词 $w_t$ 的上文信息；右边是一个后向双层LSTM网络，用于编码单词 $w_t$ 的下文信息。

$前向语言模型：p(t_1, t_2, ..., t_N) = \prod_{k=1}^{N} p(t_k|t_1, t_2, ..., t_{k-1}) \\ 后向语言模型：p(t_1, t_2, ..., t_N) = \prod_{k=1}^{N} p(t_k|t_{k+1}, t_{k+2}, ..., t_N) \\ 目标函数：L(\theta) = \sum_{k=1}^N \left( logp(t_k|t_1, t_2, ..., t_{k-1}, \theta_x, \overrightarrow{\theta}_{LSTM}, \theta_S) + logp(t_k|t_{k+1}, t_{k+2}, ..., t_N, \theta_x, \overleftarrow{\theta}_{LSTM}, \theta_S) \right)$

上式中， $\theta_x$ 表示单词向量， $\theta_S$ 表示softmax层的参数；

ELMo模型.png

ELMo词向量的应用：对于每一个token而言 $t_k$ ，假设LSTM网络层数为 $L$ ，则token可由 $2L+1$ 个向量表示；通过对token的每个向量 $\{ x_k^{LM}, \overrightarrow{h_{k,j}^{LM}}, \overleftarrow{h_{k,j}^{LM}} \}$ 进行加权输出，将加权后的向量利用到下游任务中。其中三种向量的权值，根据具体任务训练得到。

$\begin{align} R_k & = \{ x_k^{LM}, \overrightarrow{h_{k,j}^{LM}}, \overleftarrow{h_{k,j}^{LM} } | j = 1, 2, ..., L \} \\ & = \{ h_{k,j}^{LM} | j=0,1,2, ..., L \} \end{align}$

2.2 BERT模型

BERT模型2018年由谷歌提出，使用Transformer的Encoder作为BERT基础结构。BERT与ELMo模型不同，它的训练使用了两个任务：Masked LM 和 Next Sentence Prediction (NSP)。

BERT模型.png

2.2.1 Masked LM任务

Masked LM任务与Word2vec中的CBow模型有点类似，通过Mask一些输入的词，利用上下文的信息预测这个词。
具体的Mask策略： 对于输入的句子，随机的masked句子中15%的词；为了防止fine-tuning的时候[MASK]标记没有出现的问题，预训练阶段并不是将词都替换成[MASK]，具体策略如下：
（1）80%的概率，将词替换成特殊标记[MASK]；
（2）10%的概率，随机将词替换成词表中任意一个词；
（3）10%的概率，维持当前词不变；

Masked LM.png

2.2.2 NSP任务

NSP任务是一个二分类任务；NSP任务，对于fine-tuning阶段QA和NLI效果提升起着重要作用。

NSP.png

2.2.3 BERT模型输入

首先输入的句子会使用WordPiece模型得到子词解决unk问题，然后每一个token会有一个对应的embedding（Token embedding）；其次对于输入的两个句子都有其对应的embedding（Segment embedding），最后每一个位置都有对应的Position embedding；
BERT模型的输入.png

2.2.4 如何使用BERT？

1）单文档分类任务

例如常见的情感分析，就是单文档分类任务；将学习到的[CLS]向量输入到一个线性分类器中，预测得到每个类别的概率。

单文档分类.png

2）序列标注任务

输入一个句子，输出每个词的label。比如对话系统领域的槽位填充任务就是一个序列标注问题。

序列标注任务.png

3）多文档分类任务

输入两个句子，输出一个label。比如自然语言推理（Natural Language Inference ）任务。

多文档分类任务.png

4）问答系统

Extraction-based Question Answering这种类型的问答，其答案出现在文档中，只需要确定start(s)，end(e)的位置。

问答系统.png

如何计算得到start, end？start和end分别学习两个向量，计算最终的softmax输出概率。

计算start.png

计算end.png

2.3 GPT模型

GPT模型使用的是Transformer的Decoder，所以其没有考虑下文信息。BERT模型认为这是它主要的缺点。如下图所示，在计算 就 生成的条件概率时，其只考虑了<BOS>, 潮水，退了；

Transformer Decoder self Attention.png

模型参数数量对比

image.png

参考论文

NNLM论文：A Neural Probabilistic Language Model http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf
Word2vec论文：
（1）Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf
（2）Distributed Representations of Words and Phrases
and their Compositionality https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf
Glove论文：GloVe: Global Vectors for Word Representation https://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdf
ELMo论文：Deep contextualized word representations https://arxiv.org/abs/1802.05365
BERT论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding https://arxiv.org/abs/1810.04805
GPT论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
GPT2论文：Language Models are Unsupervised Multitask Learners https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

参考资料

word2vec 中的数学原理详解
GloVe详解
ELMo, BERT, GPT - 台湾大学，李宏毅
https://www.youtube.com/watch?v=UYPa347-DdE&list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4&index=61
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史【张俊林】
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699
搞懂 NLP 中的词向量，看这一篇就足够 (https://www.infoq.cn/article/PFvZxgGDm27453BbS24W)
【Bert 官方代码】https://github.com/google-research/bert
【GLUE数据集下载】https://gist.github.com/W4ngatang/60c2bdb54d156a41194446737ce03e2e

NLP - 预训练模型

1. 早期NLP预训练模型

1.1 神经网络语言模型（NNLM）

1.2 Word2vec模型

1.2.1 CBow和Skip-Gram模型

1.2.2 层次softmax

1.2.3 负采样方法

1.3 Glove模型

2. 动态词向量模型

2.1 ELMo模型

2.2 BERT模型

2.2.1 Masked LM任务

2.2.2 NSP任务

2.2.3 BERT模型输入

2.2.4 如何使用BERT？

1）单文档分类任务

2）序列标注任务

3）多文档分类任务

4）问答系统

2.3 GPT模型

参考论文

参考资料

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