BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

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前言

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：

使用了Transformer 作为算法的主要框架，Transformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系；
使用了Mask Language Model(MLM) 和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标；
使用更强大的机器训练更大规模的数据，使BERT的结果达到了全新的高度，并且Google开源了BERT模型，用户可以直接使用BERT作为Word2Vec的转换矩阵并高效的将其应用到自己的任务中。

BERT的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法为单词学习一个好的特征表示，所谓自监督学习是指在没有人工标注的数据上运行的监督学习。在以后特定的NLP任务中，我们可以直接使用BERT的特征表示作为该任务的词嵌入特征。所以BERT提供的是一个供其它任务迁移学习的模型，该模型可以根据任务微调或者固定之后作为特征提取器。BERT的源码和模型10月31号已经在Github上，简体中文和多语言模型也于11月3号开源。

1. BERT 详解

1.1 网络架构

BERT的网络架构使用的是《Attention is all you need》中提出的多层Transformer结构，其最大的特点是抛弃了传统的RNN和CNN，通过Attention机制将任意位置的两个单词的距离转换成1，有效的解决了NLP中棘手的长期依赖问题。Transformer的结构在NLP领域中已经得到了广泛应用，并且作者已经发布在TensorFlow的库中。

Transformer的网络架构如图1所示，Transformer是一个encoder-decoder的结构，由若干个编码器和解码器堆叠形成。图1的左侧部分为编码器，由Multi-Head Attention和一个全连接组成，用于将输入语料转化成特征向量。右侧部分是解码器，其输入为编码器的输出以及已经预测的结果，由Masked Multi-Head Attention, Multi-Head Attention以及一个全连接组成，用于输出最后结果的条件概率。关于Transformer的详细解析参考我之前总结的。

图1：BERT 中采用的Transformer网络

图1中的左侧部分是一个Transformer Block，对应到图2中的一个“Trm”。

图2：BERT的网络结构

BERT提供了简单和复杂两个模型，对应的超参数分别如下：

$\mathbf{BERT}_{\mathbf{BASE}}$ : L=12，H=768，A=12，参数总量110M；
$\mathbf{BERT}_{\mathbf{LARGE}}$ : L=24，H=1024，A=16，参数总量340M；

在上面的超参数中，L表示网络的层数（即Transformer blocks的数量），A表示Multi-Head Attention中self-Attention的数量，filter的尺寸是4H。

论文中还对比了BERT和GPT和ELMo，它们两个的结构图如图3所示。

图3：OpenAI GPT和ELMo

BERT对比这两个算法的优点是只有BERT表征会基于所有层中的左右两侧语境。BERT能做到这一点得益于Transformer中Attention机制将任意位置的两个单词的距离转换成了1。

1.2 输入表示

BERT的输入的编码向量（长度是512）是3个嵌入特征的单位和，如图4，这三个词嵌入特征是：

WordPiece 嵌入：WordPiece是指将单词划分成一组有限的公共子词单元，能在单词的有效性和字符的灵活性之间取得一个折中的平衡。例如图4的示例中‘playing’被拆分成了‘play’和‘ing’；
位置嵌入（Position Embedding）：位置嵌入是指将单词的位置信息编码成特征向量，位置嵌入是向模型中引入单词位置关系的至关重要的一环。位置嵌入的具体内容参考我之前的；
分割嵌入（Segment Embedding）：用于区分两个句子，例如B是否是A的下文（对话场景，问答场景等）。对于句子对，第一个句子的特征值是0，第二个句子的特征值是1。

最后，说明一下图4中的两个特殊符号[CLS]和[SEP]，其中[CLS]表示该特征用于分类模型，对非分类模型，该符合可以省去。[SEP]表示分句符号，用于断开输入语料中的两个句子。

图4：BERT的输入特征。特征是token嵌入，位置嵌入和分割嵌入的单位和

1.3 预训练任务

BERT是一个多任务模型，它的任务是由两个自监督任务组成，即MLM和NSP。

1.3.1 Task #1： Masked Language Model

Masked Language Model（MLM）和核心思想取自Wilson Taylor在1953年发表的一篇论文。所谓MLM是指在训练的时候随即从输入预料上mask掉一些单词，然后通过的上下文预测该单词，该任务非常像我们在中学时期经常做的完形填空。正如传统的语言模型算法和RNN匹配那样，MLM的这个性质和Transformer的结构是非常匹配的。

在BERT的实验中，15%的WordPiece Token会被随机Mask掉。在训练模型时，一个句子会被多次喂到模型中用于参数学习，但是Google并没有在每次都mask掉这些单词，而是在确定要Mask掉的单词之后，80%的时候会直接替换为[Mask]，10%的时候将其替换为其它任意单词，10%的时候会保留原始Token。

80%：my dog is hairy -> my dog is [mask]
10%：my dog is hairy -> my dog is apple
10%：my dog is hairy -> my dog is hairy

这么做的原因是如果句子中的某个Token100%都会被mask掉，那么在fine-tuning的时候模型就会有一些没有见过的单词。加入随机Token的原因是因为Transformer要保持对每个输入token的分布式表征，否则模型就会记住这个[mask]是token ’hairy‘。至于单词带来的负面影响，因为一个单词被随机替换掉的概率只有15%*10% =1.5%，这个负面影响其实是可以忽略不计的。

另外文章指出每次只预测15%的单词，因此模型收敛的比较慢。

1.3.2 Task #2: Next Sentence Prediction

Next Sentence Prediction（NSP）的任务是判断句子B是否是句子A的下文。如果是的话输出’IsNext‘，否则输出’NotNext‘。训练数据的生成方式是从平行语料中随机抽取的连续两句话，其中50%保留抽取的两句话，它们符合IsNext关系，另外50%的第二句话是随机从预料中提取的，它们的关系是NotNext的。这个关系保存在图4中的[CLS]符号中。

1.4 微调

在海量单预料上训练完BERT之后，便可以将其应用到NLP的各个任务中了。对于NSP任务来说，其条件概率表示为 $P = \text{softmax}(CW^T)$ ，其中 $C$ 是BERT输出中的[CLS]符号， $W$ 是可学习的权值矩阵。

对于其它任务来说，我们也可以根据BERT的输出信息作出对应的预测。图5展示了BERT在11个不同任务中的模型，它们只需要在BERT的基础上再添加一个输出层便可以完成对特定任务的微调。这些任务类似于我们做过的文科试卷，其中有选择题，简答题等等。图5中其中Tok表示不同的Token，E表示嵌入向量， $T_i$ 表示第 $i$ 个Token在经过BERT处理之后得到的特征向量。

图5：BERT用于模型微调

微调的任务包括（a）基于句子对的分类任务：

MNLI：给定一个前提 (Premise) ，根据这个前提去推断假设 (Hypothesis) 与前提的关系。该任务的关系分为三种，蕴含关系 (Entailment)、矛盾关系 (Contradiction) 以及中立关系 (Neutral)。所以这个问题本质上是一个分类问题，我们需要做的是去发掘前提和假设这两个句子对之间的交互信息。
QQP：基于Quora，判断 Quora 上的两个问题句是否表示的是一样的意思。
QNLI：用于判断文本是否包含问题的答案，类似于我们做阅读理解定位问题所在的段落。
STS-B：预测两个句子的相似性，包括5个级别。
MRPC：也是判断两个句子是否是等价的。
RTE：类似于MNLI，但是只是对蕴含关系的二分类判断，而且数据集更小。
SWAG：从四个句子中选择为可能为前句下文的那个。

（b）基于单个句子的分类任务

SST-2：电影评价的情感分析。
CoLA：句子语义判断，是否是可接受的（Acceptable）。

对于GLUE数据集的分类任务（MNLI，QQP，QNLI，SST-B，MRPC，RTE，SST-2，CoLA），BERT的微调方法是根据[CLS]标志生成一组特征向量 $C$ ，并通过一层全连接进行微调。损失函数根据任务类型自行设计，例如多分类的softmax或者二分类的sigmoid。

SWAG的微调方法与GLUE数据集类似，只不过其输出是四个可能选项的softmax：

P_i = \frac{e^{V\cdot C_i}}{\sum_{j=1}^4 e^{V\cdot C_i}}

（c）问答任务

SQuAD v1.1给定一个句子（通常是一个问题）和一段描述文本，输出这个问题的答案，类似于做阅读理解的简答题。如图5.(c)表示的，SQuAD的输入是问题和描述文本的句子对。输出是特征向量，通过在描述文本上接一层激活函数为softmax的全连接来获得输出文本的条件概率，全连接的输出节点个数是语料中Token的个数。

P_i = \frac{e^{S\cdot T_i}}{\sum_{j=1} e^{S\cdot T_i}}

（d）命名实体识别

CoNLL-2003 NER：判断一个句子中的单词是不是Person，Organization，Location，Miscellaneous或者other（无命名实体）。微调CoNLL-2003 NER时将整个句子作为输入，在每个时间片输出一个概率，并通过softmax得到这个Token的实体类别。

2. 总结

BERT近期火得一塌糊涂不是没有原因的：

使用Transformer的结构将已经走向瓶颈期的Word2Vec带向了一个新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》这篇论文；
11个NLP任务的精度大幅提升足以震惊整个深度学习领域；
无私的开源了多种语言的源码和模型，具有非常高的商业价值。
迁移学习又一次胜利，而且这次是在NLP领域的大胜，狂胜。

BERT算法还有很大的优化空间，例如我们在Transformer中讲的如何让模型有捕捉Token序列关系的能力，而不是简单依靠位置嵌入。BERT的训练在目前的计算资源下很难完成，论文中说 $\text{BERT}_{\text{LARGE}}$ 的训练需要在64块TPU芯片上训练4天完成，而一块TPU的速度约是目前主流GPU的7-8倍。非常幸运的是谷歌开源了各种语言的模型，免去了我们自己训练的工作。

最后，改用一句名言：谷歌大法好！

$\mathbf{BERT}_{\mathbf{BASE}}$ : L=12，H=768，A=12，参数总量110M；

$\mathbf{BERT}_{\mathbf{LARGE}}$ : L=24，H=1024，A=16，参数总量340M；

P_i = \frac{e^{V\cdot C_i}}{\sum_{j=1}^4 e^{V\cdot C_i}}

P_i = \frac{e^{S\cdot T_i}}{\sum_{j=1} e^{S\cdot T_i}}