SimBERT剖析

news2024/12/28 11:03:18

SimBERT

SimBERT，它是以Google开源的BERT模型为基础，基于微软的UniLM思想设计了融检索与生成于一体的任务，来进一步微调后得到的模型，所以它同时具备相似问生成和相似句检索能力。

UniLM

UniLM是一个融合NLU和NLG能力的Transformer模型，由微软在去年5月份提出来的，今年2月份则升级到了v2版本。我们之前的文章《从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask》就简单介绍过UniLM，并且已经集成到了bert4keras中。

UniLM的核心是通过特殊的Attention Mask来赋予模型具有Seq2Seq的能力。假如输入是“你想吃啥”，目标句子是“白切鸡”，那UNILM将这两个句子拼成一个：[CLS] 你想吃啥 [SEP] 白切鸡 [SEP]，然后接如图的Attention Mask：
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换句话说，[CLS] 你想吃啥 [SEP]这几个token之间是双向的Attention，而白切鸡 [SEP]这几个token则是单向Attention，从而允许递归地预测白切鸡 [SEP]这几个token，所以它具备文本生成能力。
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Seq2Seq只能说明UniLM具有NLG的能力，那前面为什么说它同时具备NLU和NLG能力呢？因为UniLM特殊的Attention Mask，所以[CLS] 你想吃啥 [SEP]这6个token只在它们之间相互做Attention，而跟白切鸡 [SEP]完全没关系，这就意味着，尽管后面拼接了白切鸡 [SEP]，但这不会影响到前6个编码向量。再说明白一点，那就是前6个编码向量等价于只有[CLS] 你想吃啥 [SEP]时的编码结果，如果[CLS]的向量代表着句向量，那么它就是你想吃啥的句向量，而不是加上白切鸡后的句向量。

由于这个特性，UniLM在输入的时候也随机加入一些[MASK]，这样输入部分就可以做MLM任务，输出部分就可以做Seq2Seq任务，MLM增强了NLU能力，而Seq2Seq增强了NLG能力，一举两得。

SimBERT

理解了UniLM后，其实就不难理解SimBERT训练方式了。SimBERT属于有监督训练，训练语料是自行收集到的相似句对，通过一句来预测另一句的相似句生成任务来构建Seq2Seq部分，然后前面也提到过[CLS]的向量事实上就代表着输入的句向量，所以可以同时用它来训练一个检索任务，如下图：
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假设SENT_a和SENT_b是一组相似句，那么在同一个batch中，把[CLS] SENT_a [SEP] SENT_b [SEP]和[CLS] SENT_b [SEP] SENT_a [SEP]都加入训练，做一个相似句的生成任务，这是Seq2Seq部分。

另一方面，把整个batch内的[CLS]向量都拿出来，得到一个句向量矩阵V∈ℝb×d（b是batch_size，d是hidden_size），然后对d维度做l2归一化，得到Ṽ ，然后两两做内积，得到b×b的相似度矩阵Ṽ Ṽ ⊤，接着乘以一个scale（我们取了30），并mask掉对角线部分，最后每一行进行softmax，作为一个分类任务训练，每个样本的目标标签是它的相似句（至于自身已经被mask掉）。说白了，就是把batch内所有的非相似样本都当作负样本，借助softmax来增加相似样本的相似度，降低其余样本的相似度。

说到底，关键就是“[CLS]的向量事实上就代表着输入的句向量”，所以可以用它来做一些NLU相关的事情。最后的loss是Seq2Seq和相似句分类两部分loss之和。