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背景

  近年来，以 BERT 为代表的预训练模型在 NLP 领域取得取得了非常显著的效果。但是，已有的中文预训练模型大多以汉字为基本单位，根据汉字的外部语境学习表征，基于字粒度计算 Attention , 没有利用中文的分词知识。本文提出了一种新的词对齐注意来挖掘显式词信息，对各种基于字符的中文预训练语言模型的表征进行增强。

模型

  对于n个字符的输入序列表示为$S=[c_1,c_2,...,c_n]$，$c_j$表示输入序列的第j个字符，也就是汉字。使用分词工具$\pi$对序列进行分词：$\pi (S)=[w_1,w_2,...,w_m],(m<=n)$，这里面的w就是一个个子序列，代表了由几个字符构成的词语，它们是不相交的，表述为 w i = { c s , c s + 1 , . . . , c s + l − 1 } w_i=\{c_s,c_{s+1},...,c_{s+l-1}\} wi​={cs​,cs+1​,...,cs+l−1​}。
  对于预训练的输出的字符级的表示，首先算一个自注意矩阵$A_c\in R^{n\times n}$：$$A_c=F(H)=softmax(\frac{(K{W}_k)(QW+q{)}^T}{\sqrt{d}})$$  其中，K和Q都是H（预训练模型最后一层的字符级表示）分别作为kays和quire参与计算，$W_k$和$W_q$是可学习参数，维度是d×d，$A_c$矩阵在不考虑词边界的情况下对字符级之间的相似度进行建模。
  本文的做法就是，利用这个相似度矩阵和上面的分词信息，在单词内部对字符相似度进行整和，首先将$A_c$表示为$[a_c^1,a_c^2,...,a_c^n]$其中$a_c^i$就是$A_c$矩阵的一行，它表示某个字符对其它字符的注意力向量，利用分词结果对注意力矩阵进行划分： π ( A c ) = [ { a c 1 , a c 2 } , { a c 3 } , . . . , { a c n − 1 , a c n } ] \pi(A_c)=[\{a_c^1,a_c^2\},\{a_c^3\},...,\{a_c^{n-1},a_c^n\}] π(Ac​)=[{ac1​,ac2​},{ac3​},...,{acn−1​,acn​}]  然后，本文设计了一个聚合模块对词内注意力进行聚合，将根据分词结果划分好的注意力序列$a_c^s,...,a_c^{s+l-1}$转变成一个统一的$a_w^i$，它对应着词$w_i$,具体计算过程为： a w i = λ M a x p o o l i n g ( { a c s , . . . , a c s + l − 1 } ) + ( 1 − λ ) M e a n p o o l i n g ( { a c s , . . . , a c s + l − 1 } ) a_w^i=\lambda Maxpooling(\{a_c^s,...,a_c^{s+l-1}\})+(1-\lambda)Meanpooling(\{a_c^s,...,a_c^{s+l-1}\}) awi​=λMaxpooling({acs​,...,acs+l−1​})+(1−λ)Meanpooling({acs​,...,acs+l−1​})$${\hat{A}}_c[s:s+l-1]=e_l\cdot a_w^i$$  其中，$\lambda$是一个自适应学习的参数，$e^l$是一个全1向量，也就是说把这个词内的注意力结果进行聚合统一了。最终得到增强后的H：$$\hat{H}={\hat{A}}_{c}VW$$  其中，V就是H，W是一个科学系矩阵，这样我们就通过分词对预训练模型的结果进行了增强。

  也可以进行多头的，在多头注意力架构下，最终结果为：$$\bar{H}=Concat({\hat{H}}^1,{\hat{H}}^2,,...,{\hat{H}}^K)$$  此外，由于歧义和非形式化输入的风险，分割器通常是不可靠的，特别是在域外数据上，这可能导致错误传播和令人不满意的模型性能。我们也可以使用多个不同的分词器（M个）得到M个最终的表示${\bar{H}}^1,...,{\bar{H}}^M$，文中建议的融合方式为:$$\tilde{H}=\sum _{m=1}^{M}tanh({\bar{H}}^m{W}_g)$$

实验

  选择了三个公开可用的中文预训练模型作为基本编码器:BERT、ERNIE和BERT-wwm。在5个中文自然语言处理任务和6个公共基准数据集上进行了实验。实验设置：
实验结果：消融实验：