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中文任务全面超越BERT:百度正式发布NLP预训练模型ERNIE

发布时间:2019-05-25 08:49 来源:未知 编辑:admin

  原标题:中文任务全面超越BERT:百度正式发布NLP预训练模型ERNIE

  近日,百度提出知识增强的语义表示模型 ERNIE(Enhanced Representation from kNowledge IntEgration),并发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型,在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任务上的验证显示,模型效果全面超越 BERT。

  近年来,无监督文本的深度神经网络预训练模型大幅提升了各个 NLP 任务的效果。早期的工作聚焦于上下文无关的词向量建模,而之后提出的 Cove,ELMo,GPT 等模型,构建了语句级的语义表示。Google 近期提出的 BERT 模型,通过预测屏蔽的词,利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力,取得了更好的效果。

  无论是稍早提出的 Cove、Elmo、GPT, 还是能力更强的 BERT 模型,其建模对象主要聚焦在原始语言信号上,较少利用语义知识单元建模。这个问题在中文方面尤为明显,例如,BERT 在处理中文语言时,通过预测汉字进行建模,模型很难学出更大语义单元的完整语义表示。例如,对于乒 [mask] 球,清明上 [mask] 图,[mask] 颜六色这些词,BERT 模型通过字的搭配,很容易推测出掩码的字信息,但没有显式地对语义概念单元 (如乒乓球、清明上河图) 以及其对应的语义关系进行建模。

  设想如果能够让模型学习到海量文本中蕴含的潜在知识,势必会进一步提升各个 NLP 任务效果。因此百度提出了基于知识增强的 ERNIE 模型。ERNIE 模型通过建模海量数据中的实体概念等先验语义知识,学习真实世界的语义关系。具体来说,ERNIE 模型通过对词、实体等语义单元的掩码,使得模型学习完整概念的语义表示。相较于 BERT 学习原始语言信号,ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模,增强了模型语义表示能力。

  在 BERT 模型中,通过『哈』与『滨』的局部共现,即可判断出『尔』字,模型没有学习与『哈尔滨』相关的知识。而 ERNIE 通过学习词与实体的表达,使模型能够建模出『哈尔滨』与『黑龙江』的关系,学到『哈尔滨』是『黑龙江』的省会以及『哈尔滨』是个冰雪城市。

  ERNIE 模型本身保持基于字特征输入建模,使得模型在应用时不需要依赖其他信息,具备更强的通用性和可扩展性。相对词特征输入模型,字特征可建模字的组合语义,例如建模红色,绿色,蓝色等表示颜色的词语时,通过相同字的语义组合学到词之间的语义关系。

  此外,ERNIE 的训练语料引入了多源数据知识。除了百科类文章建模,还对新闻资讯类、论坛对话类数据进行学习,这里重点介绍下论坛对话建模。对于对话数据的学习是语义表示的重要途径,往往相同回复对应的 Query 语义相似。基于该假设,ERINE 采用 DLM(Dialogue Language Model)建模 Query-Response 对话结构,将对话 Pair 对作为输入,引入 Dialogue Embedding 标识对话的角色,利用 Dialogue Response Loss 学习对话的隐式关系,通过该方法建模进一步提升模型语义表示能力。

  ERNIE 对实体概念知识的学习以及训练语料的扩展,增强了模型语义表示能力。为验证 ERNIE 的知识学习能力,研究者利用几道有趣的填空题对模型进行了考察。实验将段落中的实体知识去掉,让模型推理其答案。

  对于知识推理能力,ERNIE 在自然语言推断任务上做了进一步实验。XNLI 由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建,旨在评测模型多语言的句子理解能力。目标是判断两个句子的关系(矛盾、中立、蕴含)。ERNIE 与 Google 公布的 BERT 进行了比较:

  多个公开的中文数据集上的进一步效果验证显示,相较 BERT,ERNIE 模型均取得了更好的效果:

  LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集,其目标是判断两个问题的语义是否相同。

  ChnSentiCorp 是中文情感分析数据集,其目标是判断一段话的情感态度。

  MSRA-NER 数据集由微软亚研院发布,其目标是命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名等。

  NLPCC-DBQA 是由国际自然语言处理和中文计算会议 NLPCC 于 2016 年举办的评测任务,其目标是选择能够回答问题的答案。

  研究团队表示,此次技术突破将被应用于多种产品和场景,进一步提升用户体验。未来百度将在基于知识融合的预训练模型上进一步深入研究。例如使用句法分析或利用其他任务的弱监督信号进行建模。此外,百度也会将该思路推广到其他语言,在其他语言上进一步验证。

  百度自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)以『理解语言,拥有智能,改变世界』为使命,研发自然语言处理核心技术,打造领先的技术平台和创新产品,服务全球用户,让复杂的世界更简单。

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