中文最佳，哈工大讯飞联合发布全词覆盖中文BERT预训练模型 机器之心报道 参与：一鸣 昨日，机器之心报道了 CMU 全新模型 XLNet 在 20 项任务上碾压 BERT 的研究，引起了极大的关注。而在中文领域，哈工大讯飞联合实验室也于昨日发布了基于全词覆盖的中文 BERT 预训练模型，在多个中文数据集上取得了当前中文预训练模型的最佳水平，效果甚至超过了原版 BERT、ERINE 等中文预训练模型。 基于 Transformers 的双向编码表示（BERT）在多个自然语言处理任务中取得了广泛的性能提升。在预训练语言模型时，需要对语料进行 mask 操作，使模型在看不见 token 的情况下对 mask 的词语进行预测。 然而，基于单个 token 的 mask 方法训练中文语料，可能忽略了中文分词的作用。因此，如果能够 mask 词语中每一个组成的 token，可以更好的捕捉词与词的边界关系。 为了利用这种思想提升预训练模型在中文的表现，百度发布了知识增强的表示模型 ERNIE，在中文数据集的表现中超过了 BERT。近期，谷歌发布了基于全词覆盖（Whold Word Masking）的 BERT 预训练模型，则进一步提升了 BERT 模型的性能水平。 然而，由于全词覆盖的 BERT 模型的研究测试集中于国外公开数据集，缺乏一种中文语言的相关模型。昨天，哈工大讯飞联合实验室发布了全词覆盖的中文 BERT 预训练模型。模型在多个中文数据集上取得了当前中文预训练模型的最佳水平，效果甚至超过了原版 BERT、ERINE 等中文预训练模型。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.08101 开源模型地址：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 哈工大讯飞联合实验室的项目介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/EE6dEhvpKxqnVW_bBAKrnA 引言 基于 Transformer 的双向编码表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已经在多个自然语言处理数据集，如 SQuAD、CoQA、QuAC 等上取得了当前的最佳水平。而在这之后，谷歌发布了全词覆盖的预训练 BERT 模型。在全词 Mask 中，如果一个完整的词的部分 WordPiece 被 [MASK] 替换，则同属该词的其他部分也会被 [MASK] 替换。和原有的 BERT 模型相比，全词模型主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。 由于谷歌官方发布的 BERT-base（Chinese）中，中文是以字为粒度进行切分，没有考虑中文需要分词的特点。应用全词 mask，而非字粒度的中文 BERT 模型可能有更好的表现，因此研究人员将全词 mask 方法应用在了中文中——对组成同一个词的汉字全部进行 [MASK]。模型使用了中文维基百科（包括简体和繁体）进行训练，并且使用了哈工大语言技术平台 LTP（http://ltp.ai）作为分词工具。和原版 BERT 中文模型，以及百度开源中文预训练模型 ERNIE 相比，全词覆盖的中文 BERT 预训练模型 BERT-wwm 在多个中文任务中取得了较好的表现。 全词 Mask 方法 Whole Word Masking (wwm) 是谷歌在 2019 年 5 月 31 日发布的一项 BERT 的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。在过去的 BERT 预训练中，mask 方式为按照字粒度进行 mask，而全词模型则有所不同。 图 1：全词 mask 的方式。 如图 1 所示，全词 mask 需要首先对中文语料进行分词，然后对同属于一个词的每个 token 进行 mask 操作。这样一来，预训练模型并非预测被 mask 的单个 token，而是预测同一个词中的每一个被 mask 的 token。 数据集 论文采用了维基百科作为语料进行预训练，并同时使用了简体和繁体中文。清洗数据后，采用了 1360 万条数据作为输入。研究人员分别设置了两组预训练样本，一组设置的最长样本长度为 128，另一组为 512。除了使用全词 mask 方式以外，其他的数据清洗方式和原版 BERT 相同。 训练 研究人员认为，全词覆盖的 BERT 模型是原有 BERT 模型的改进版本，可以使 BERT 模型学习词的边界。因此，他们没有从零开始训练，而是在官方 BERT 中文模型（BERT-base Chinese）上训练。模型首先在最长样本长度为 128，批大小为 2560，使用 1e-4 的学习率，初始预热为 10% 的条件下训练了 100k 轮，然后在序列长度为 512，批大小为 384 的样本上进行了同样轮次的训练。训练使用了 LAMB 目标函数，而非 AdamWeightDecayOptimizer。训练使用的是 Google Cloud TPU v3，有 128G HBM。 实验结果对比 论文对比了原版的 BERT 模型，百度的 ERNIE 模型，以及本次论文的模型 BERT-wwm 在不同任务和数据集上的表现。论文在以下几个任务中使用中文数据集进行了测试。对于同一模型，研究人员运行模型 10 遍（不同随机种子），汇报模型性能的最大值和平均值。 篇章抽取型机器阅读理解 命名实体识别 文本分类 篇章抽取型机器阅读理解 1. CMRC 2018 CMRC 2018 数据集是哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据。根据给定问题，系统需要从篇章中抽取出片段作为答案，形式与 SQuAD 相同。 表 3：三个模型在 CMRC 2018 数据集上的表现。最好的学习率分别为：BERT (3e-5)、 BERT-wwm (3e-5)、ERNIE (8e-5)。 2. DRCD DRCD 数据集由中国台湾台达研究院发布，其形式与 SQuAD 相同，是基于繁体中文的抽取式阅读理解数据集。 表 4：各个模型的表现。最好的模型学习率分别为：BERT (3e-5)、 BERT-wwm (3e-5)、ERNIE (8e-5)。 命名实体识别 中文命名实体识别（NER）任务中，论文采用了经典的人民日报数据以及微软亚洲研究院发布的 NER 数据。 表 6：在人民日报数据集（People Daily）和微软研究院 NER 数据集（NSRA-NER）上的表现。人民日报数据集上最好的模型学习率是：BERT (3e-5)、 BERT-wwm (3e-5)、 ERNIE (5e-5)。在微软亚洲研究院数据集上最好的模型学习率是：BERT (3e-5)、 BERT-wwm (4e-5)、 ERNIE (5e-5)。 文本分类 由清华大学自然语言处理实验室发布的新闻数据集，需要将新闻分成 10 个类别中的一个。 表 10：模型在清华新闻数据集的表现。最好的模型学习率分别是：BERT (2e-5）、BERT-wwm (2e-5)、 ERNIE (5e-5)。 更多模型在不同自然语言处理任务上的表现对比，可以参考原文论文。 模型使用 为了方便使用，论文作者们已经将 BERT-wwm 开源。论文说，模型的使用非常简单，只需要把官方提供的模型替换成新的模型即可，不需要改动其他代码。 下载 项目现已有 TensorFlow 和 PyTorch 两个版本。 1. TensorFlow 版本（1.12、1.13、1.14 测试通过） Google：https://storage.googleapis.com/hfl-rc/chinese-bert/chinese_wwm_L-12_H-768_A-12.zip 讯飞云：https://pan.iflytek.com/link/4B172939D5748FB1A3881772BC97A898，密码：mva8 2. PyTorch 版本（请使用 PyTorch-BERT 0.6，其他版本请自行转换） Google：https://storage.googleapis.com/hfl-rc/chinese-bert/chinese_wwm_pytorch.zip 讯飞云：https://pan.iflytek.com/link/F23B12B39A3077CF1ED7A08DDAD081E3 密码：m1CE 3. 原版中文 BERT 模型 BERT-base, Chinese (Whole Word Masking) : 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters，地址：https://storage.googleapis.com/hfl-rc/chinese-bert/chinese_wwm_L-12_H-768_A-12.zip 4. 原版英文 BERT 模型 BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters，地址：https://storage.googleapis.com/bert_models/2019_05_30/wwm_uncased_L-24_H-1024_A-16.zip BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters，地址：https://storage.googleapis.com/bert_models/2019_05_30/wwm_cased_L-24_H-1024_A-16.zip 以 TensorFlow 版本为例，下载完毕后对 zip 文件进行解压得到： 其中 bert_config.json 和 vocab.txt 与谷歌原版**BERT-base, Chinese**完全一致。 使用建议 论文作者提供了一系列建议，在此供读者参考。 初始学习率是非常重要的一个参数（不论是 BERT 还是其他模型），需要根据目标任务进行调整。 ERNIE 的最佳学习率和 BERT/BERT-wwm 相差较大，所以使用 ERNIE 时请务必调整学习率（基于以上实验结果，ERNIE 需要的初始学习率较高）。 由于 BERT/BERT-wwm 使用了维基百科数据进行训练，故它们对正式文本建模较好；而 ERNIE 使用了额外的百度百科、贴吧、知道等网络数据，它对非正式文本（例如微博等）建模有优势。 在长文本建模任务上，例如阅读理解、文档分类，BERT 和 BERT-wwm 的效果较好。 如果目标任务的数据和预训练模型的领域相差较大，请在自己的数据集上进一步做预训练。 如果要处理繁体中文数据，请使用 BERT 或者 BERT-wwm。因为 ERNIE 的词表中几乎没有繁体中文。 深度Pro 理论详解 | 工程实践 | 产业分析 | 行研报告 机器之心最新上线深度内容栏目，汇总AI深度好文，详解理论、工程、产业与应用。这里的每一篇文章，都需要深度阅读15分钟。 今日深度推荐 爱奇艺短视频分类技术解析 CVPR 2019提前看：少样本学习专题 黑客思维看自动驾驶：史上最详细无人车攻击指南 | 深度 点击图片，进入小程序深度Pro栏目 PC点击阅读原文，访问官网 更适合深度阅读 www.jiqizhixin.com/insight 每日重要论文、教程、资讯、报告也不想错过？ 点击订阅每日精选