為了進(jìn)一步促進(jìn)中文自然語(yǔ)言處理的研究發(fā)展，哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布基于全詞覆蓋（Whole Word Masking）的中文BERT預(yù)訓(xùn)練模型。我們?cè)诙鄠€(gè)中文數(shù)據(jù)集上得到了較好的結(jié)果，覆蓋了句子級(jí)到篇章級(jí)任務(wù)。同時(shí)，我們對(duì)現(xiàn)有的中文預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行了對(duì)比，并且給出了若干使用建議。我們歡迎大家下載試用。

下載地址：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm

技術(shù)報(bào)告：https://arxiv.org/abs/1906.08101

摘要

基于Transformers的雙向編碼表示（BERT）在多個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了廣泛的性能提升。近期，谷歌發(fā)布了基于全詞覆蓋（Whold Word Masking）的BERT預(yù)訓(xùn)練模型，并且在SQuAD數(shù)據(jù)中取得了更好的結(jié)果。應(yīng)用該技術(shù)后，在預(yù)訓(xùn)練階段，同屬同一個(gè)詞的WordPiece會(huì)被全部覆蓋掉，而不是孤立的覆蓋其中的某些WordPiece，進(jìn)一步提升了Masked Language Model （MLM）的難度。在本文中我們將WWM技術(shù)應(yīng)用在了中文BERT中。我們采用中文維基百科數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。該模型在多個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)中得到了測(cè)試和驗(yàn)證，囊括了句子級(jí)到篇章級(jí)任務(wù)，包括：情感分類，命名實(shí)體識(shí)別，句對(duì)分類，篇章分類，機(jī)器閱讀理解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于全詞覆蓋的中文BERT能夠帶來(lái)進(jìn)一步性能提升。同時(shí)我們對(duì)現(xiàn)有的中文預(yù)訓(xùn)練模型BERT，ERNIE和本文的BERT-wwm進(jìn)行了對(duì)比，并給出了若干使用建議。預(yù)訓(xùn)練模型將發(fā)布在：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm

簡(jiǎn)介

Whole Word Masking (wwm)，暫翻譯為全詞Mask，是谷歌在2019年5月31日發(fā)布的一項(xiàng)BERT的升級(jí)版本，主要更改了原預(yù)訓(xùn)練階段的訓(xùn)練樣本生成策略。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，原有基于WordPiece的分詞方式會(huì)把一個(gè)完整的詞切分成若干個(gè)詞綴，在生成訓(xùn)練樣本時(shí)，這些被分開的詞綴會(huì)隨機(jī)被[MASK]替換。在全詞Mask中，如果一個(gè)完整的詞的部分WordPiece被[MASK]替換，則同屬該詞的其他部分也會(huì)被[MASK]替換，即全詞Mask。

同理，由于谷歌官方發(fā)布的BERT-base（Chinese）中，中文是以字為粒度進(jìn)行切分，沒有考慮到傳統(tǒng)NLP中的中文分詞（CWS）。我們將全詞Mask的方法應(yīng)用在了中文中，即對(duì)組成同一個(gè)詞的漢字全部進(jìn)行[MASK]。該模型使用了中文維基百科（包括簡(jiǎn)體和繁體）進(jìn)行訓(xùn)練，并且使用了哈工大語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)LTP（http://ltp.ai）作為分詞工具。

下述文本展示了全詞Mask的生成樣例。

基線測(cè)試結(jié)果

我們選擇了若干中文自然語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)集來(lái)測(cè)試和驗(yàn)證預(yù)訓(xùn)練模型的效果。同時(shí)，我們也對(duì)近期發(fā)布的谷歌BERT，百度ERNIE進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試。為了進(jìn)一步測(cè)試這些模型的適應(yīng)性，我們特別加入了篇章級(jí)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，來(lái)驗(yàn)證它們?cè)陂L(zhǎng)文本上的建模效果。

以下是我們選用的基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集。

我們列舉其中部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果，完整結(jié)果請(qǐng)查看我們的技術(shù)報(bào)告。為了確保結(jié)果的穩(wěn)定性，每組實(shí)驗(yàn)均獨(dú)立運(yùn)行10次，匯報(bào)性能最大值和平均值（括號(hào)內(nèi)顯示）。

▌中文簡(jiǎn)體閱讀理解：CMRC 2018

CMRC 2018是哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的中文機(jī)器閱讀理解數(shù)據(jù)。根據(jù)給定問(wèn)題，系統(tǒng)需要從篇章中抽取出片段作為答案，形式與SQuAD相同。

▌中文繁體閱讀理解：DRCD

DRCD數(shù)據(jù)集由中國(guó)***臺(tái)達(dá)研究院發(fā)布，其形式與SQuAD相同，是基于繁體中文的抽取式閱讀理解數(shù)據(jù)集。

▌中文命名實(shí)體識(shí)別：人民日?qǐng)?bào)，MSRA-NER

中文命名實(shí)體識(shí)別（NER）任務(wù)中，我們采用了經(jīng)典的人民日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)以及微軟亞洲研究院發(fā)布的NER數(shù)據(jù)。

▌句對(duì)分類：LCQMC，BQ Corpus

LCQMC以及BQ Corpus是由哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）發(fā)布的句對(duì)分類數(shù)據(jù)集。

▌篇章級(jí)文本分類：THUCNews

由清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的新聞數(shù)據(jù)集，需要將新聞分成10個(gè)類別中的一個(gè)。

使用建議

基于以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們給出以下使用建議（部分），完整內(nèi)容請(qǐng)查看我們的技術(shù)報(bào)告。

初始學(xué)習(xí)率是非常重要的一個(gè)參數(shù)（不論是BERT還是其他模型），需要根據(jù)目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行調(diào)整。

ERNIE的最佳學(xué)習(xí)率和BERT/BERT-wwm相差較大，所以使用ERNIE時(shí)請(qǐng)務(wù)必調(diào)整學(xué)習(xí)率（基于以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果，ERNIE需要的初始學(xué)習(xí)率較高）。

由于BERT/BERT-wwm使用了維基百科數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，故它們對(duì)正式文本建模較好；而ERNIE使用了額外的百度百科、貼吧、知道等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，它對(duì)非正式文本（例如微博等）建模有優(yōu)勢(shì)。

在長(zhǎng)文本建模任務(wù)上，例如閱讀理解、文檔分類，BERT和BERT-wwm的效果較好。

如果目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練模型的領(lǐng)域相差較大，請(qǐng)?jiān)谧约旱臄?shù)據(jù)集上進(jìn)一步做預(yù)訓(xùn)練。

如果要處理繁體中文數(shù)據(jù)，請(qǐng)使用BERT或者BERT-wwm。因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)ERNIE的詞表中幾乎沒有繁體中文。

聲明

雖然我們極力的爭(zhēng)取得到穩(wěn)定的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但實(shí)驗(yàn)中難免存在多種不穩(wěn)定因素（隨機(jī)種子，計(jì)算資源，超參），故以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果僅供學(xué)術(shù)研究參考。由于ERNIE的原始發(fā)布平臺(tái)是PaddlePaddle（https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE），我們無(wú)法保證在本報(bào)告中的效果能反映其真實(shí)性能（雖然我們?cè)谌舾蓴?shù)據(jù)集中復(fù)現(xiàn)了效果）。同時(shí)，上述使用建議僅供參考，不能作為任何結(jié)論性依據(jù)。

該項(xiàng)目不是谷歌官方發(fā)布的中文Whole Word Masking預(yù)訓(xùn)練模型。

總結(jié)

我們發(fā)布了基于全詞覆蓋的中文BERT預(yù)訓(xùn)練模型，并在多個(gè)自然語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)集上對(duì)比了BERT、ERNIE以及BERT-wwm的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在大多數(shù)情況下，采用了全詞覆蓋的預(yù)訓(xùn)練模型（ERNIE，BERT-wwm）能夠得到更優(yōu)的效果。由于這些模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)不一致，我們也給出了若干使用建議，并且希望能夠進(jìn)一步促進(jìn)中文信息處理的研究與發(fā)展。