文本匹配是自然语言处理领域一个基础且重要的方向,一般研究两段文本之间的关系。文本相似度、自然语言推理、问答系统、信息检索都可以看作针对不同数据和场景的文本匹配应用。
本文总结了文本匹配任务中的经典网络Siamse Network,它和近期预训练语言模型的组合,一些调优技巧以及在线下数据集上的效果检验。
Siamese 孪生网络
在正式介绍前,我们先来看一个有趣的故事。
孪生网络的由来
“Siamese”中的“Siam”是古时泰国的称呼,中文译作暹罗,所以“Siamese”就是指“暹罗”人或“泰国”人。“Siamese”在英语中同时表示“孪生”,这又是为什么呢?
十九世纪,泰国出生了一对连体婴儿“恩”和“昌”,当时的医学技术无法使他们分离出来,于是两人顽强地生活了一生。
1829年他们被英国商人发现,进入马戏团,在全世界各地演出。1839年他们访问美国北卡罗莱那州成为“玲玲马戏团” 的台柱,最后成为美国公民。1843年4月13日跟英国一对姐妹结婚,恩生了10个小孩,昌生了12个。1874年,两人因病均于63岁离开了人间。他们的肝至今仍保存在费城的马特博物馆内。
从此之后,“暹罗双胞胎”(Siamese twins)就成了连体人的代名词,也因为这对双胞胎全世界开始重视这项特殊疾病。
孪生网络
由于结构具有鲜明的对称性,就像两个孪生兄弟,所以下图这种神经网络结构被研究人员称作“Siamese Network”,即孪生网络。
其中最能体现“孪生”的地方,在于网络具有相同的编码器(sentence encoder),即将文本转换为高维向量的部分。网络随后对两段文本的特征进行交互,最后完成分类/相似预测。“孪生网络”结构简单,训练稳定,是很多文本任务不错的baseline模型。
孪生网络的具体用途是衡量两个输入文本的相似程度。
例如,现在我们有文本1和2,首先把它们分别输入 sentence encoder 进行特征提取和编码,将输入映射到新的空间得到特征向量u和v;最终通过u、v的拼接组合,经过下游网络来计算文本1和2的相似性。
整个过程有2个值得关注的点:
在训练和测试中,模型的编码器是权重共享的(“孪生”);编码器的选择非常广泛,传统的CNN、RNN和Attention、Transformer都可以
得到特征u、v后,可以直接使用cosine距离、欧式距离得到两个文本的相似度;不过更通用的做法是,基于u和v构建用于匹配两者关系的特征向量,然后用额外的模型学习通用的文本关系映射;毕竟我们的场景不一定只是衡量相似度,可能还有问答、蕴含等复杂任务
三连体网络
基于孪生网络,还有人提出了 Triplet network 三连体网络。顾名思义,输入由三部分组成,文本1,和1相似的文本2,和1不相似的文本3。
训练的目标非常朴素,期望让相同类别间的距离尽可能的小,让不同类别间的距离尽可能的大,即减小类内距,增大类间距。
Sentence-BERT
自从2018年底Bert等预训练语言模型横空出世,NLP届的游戏规则某种程度上被大幅更改了。在计算资源允许的条件下,Bert成为解决很多问题的首选。甚至有时候拿Bert跑一跑baseline,发现问题已经解决了十之八九。
但是Bert的缺点也很明显,1.1亿参数量使得推理速度明显比CNN等传统网络慢了不止一个量级,对资源要求更高,也不适合处理某些任务。
例如,从10,000条句子中找到最相似的一对句子,由于可能的组合众多,需要完成49,995,000次推理;在一块现代V100GPU上使用Bert计算,将消耗65小时。
考虑到孪生网络的简洁有效,有没有可能将它和Bert强强联合呢?
当然可以,这正是论文《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》的工作,首次提出了Sentence-Bert模型(以下简称SBert)。
SBert在众多文本匹配工作中(包括语义相似性、推理等)都取得了最优结果。更让人惊讶的是,前文所述的从10,000条句子寻找最相似pair任务,SBert仅需5秒就能完成!
基于BERT的文本匹配
让我们简短回顾此前Bert是怎么处理文本匹配任务的。
常规做法是将匹配转换成二分类任务。输入的两个文本拼接成一个序列(中间用特殊符号“SEP”分割),经过12层或24层Transformer模块编码后,将输出层的字向量取平均或者取“CLS”位置的特征作为句向量,经softmax完成最终分类。
但是论文作者 Nils Reimers 在实验中指出,这样的做法产生的结果并不理想(至少在处理语义检索和聚类问题时是如此),甚至比Glove词向量取平均的效果还差。
基于S-BERT的文本匹配
为了让Bert更好地利用文本信息,作者们在论文中提出了如下的SBert模型。是不是非常眼熟?对,这不就是之前见过的孪生网络嘛!
SBert沿用了孪生网络的结构,文本Encoder部分用同一个Bert来处理。之后,作者分别实验了CLS-token和2种池化策略(Avg-Pooling、Mean-Pooling),对Bert输出的字向量进一步特征提取、压缩,得到u、v。关于u、v整合,作者提供了3种策略:
针对分类任务,将u、v拼接,接入全连接网络,经softmax分类输出;损失函数用交叉熵
直接计算、输出余弦相似度;训练损失函数采用均方根误差
如果输入的是三元组,论文种也给出了相应的损失函数
总的来说,SBert直接用Bert的原始权重初始化,在具体数据集上微调,训练过程和传统Siamse Network差异不大。
但是这种训练方式能让Bert更好的捕捉句子之间的关系,生成更优质的句向量。在测试阶段,SBert直接使用余弦相似度来衡量两个句向量之间的相似度,极大提升了推理速度。
实验为证
作者在7个文本匹配相关的任务中做了对比实验,结果在其中5个任务上,SBert都有更优表现。
作者还做了一些有趣的消融实验。
使用NLI和STS为代表的匹配数据集,在分类目标函数训练时,作者测试了不同的整合策略,结果显示“(u, v, |u-v|)”的组合效果最好。这里面最重要的部分是元素差:(|u - v|)。句向量之间的差异度量了两个句子嵌入维度间的距离,确保相似的pair更近,不同的pair更远。
文章最后,作者将SBert和传统方法做了对比。
SBert的计算效率要更高。其中的smart-batching是一个小技巧。先将输入的文本按长度排序,这样同一个mini-batch的文本长度更加统一,padding时能显著减少填充的token。
线下实测
我们将SBert模型在天池—新冠疫情相似句对判定比赛数据集上做了测试。经数据增强后,线下训练集和验证集分别是13,500和800条句子组合。预训练模型权重选择BERT_large。
最终SBert单模型在验证集上的准确率是95.7%。直接使用Bert微调准确率为95.2%。
小结
本文介绍了文本匹配任务中常用的孪生网络,和在此基础上改进而来的Sentence-BERT模型。
Siamse Network 简洁的设计和平稳高效训练非常适合作为文本匹配任务的baseline模型。SBert则充分利用了孪生网络的优点和预训练模型的特征抽取优势,在众多匹配任务上取得了最优结果。
抛开具体任务,SBert 可以帮助我们生成更好的句向量,在一些任务上可能产生更优结果。在推理阶段,SBert直接计算余弦相似度的方式,大大缩短了预测时间,在语义检索、信息搜索等任务中预计会有不错表现。同时,得益于生成的高质量句嵌入特征,SBert也非常适合做文本聚类、新FAQ发现等工作。
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原文标题:文本匹配利器:从孪生网络到Sentence-BERT综述
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