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|李航等提出多粒度AMBERT模型，中文提升显著


【|李航等提出多粒度AMBERT模型，中文提升显著】选自arXiv
作者：Xinsong Zhang、李航
机器之心编译
编辑：杜伟、小舟
自谷歌 BERT 模型问世以来 ， 各式各样的 BERT 变体模型在自然语言理解任务上大显身手 。 近日 ， 字节跳动 AI 实验室李航等研究者提出了一种新型多粒度 BERT 模型 ， 该模型在 CLUE 和 GLUE 任务上的性能超过了谷歌 BERT、Albert、XLNet 等 。
BERT 等预训练语言模型在自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）的许多任务中均表现出了卓越的性能 。
可以看到 ， 模型中的 token 通常是细粒度的 ， 对于像英语这样的语言 ， token 是单词或子词；对于像中文这样的语言 ， 则是单个汉字 。 例如在英语中有多个单词表达式构成的自然词汇单元 ， 因此使用粗粒度标记化（tokenization）似乎也是合理的 。 实际上 ， 细粒度和粗粒度标记化对于学习预训练语言模型都各有利弊 。
近日 ， 字节跳动 Xinsong Zhang、李航两位研究者在细粒度和粗粒度标记化的基础上 ， 提出了一种新的预训练语言模型 ， 他们称之为 AMBERT（一种多粒度 BERT） 。 在构成上 ， AMBERT 具有两个编码器 。
对于英文 ， AMBERT 将单词序列（细粒度标记）和短语序列（粗粒度标记）作为标记化后的输入 ， 其中使用一个编码器处理单词序列 ， 另一个编码器处理短语序列 ， 并利用两个编码器之间的共享参数 ， 最终分别创建单词和短语的上下文表示序列 。
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.11869.pdf
研究团队已经在一些中文和英文的基准数据集（包括 CLUE、GLUE、SQuAD 和 RACE）上进行了实验 。 实验结果表明 ， AMBERT 的性能几乎在所有情况下都优于现有的最佳性能模型 。 尤其是对于中文而言 ， AMBERT的提升效果显著 。
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我们首先看一下中英文任务中细、粗粒度模型层的注意力图 。
下图 1 显示了适用于中英文句子的细粒度模型的首层注意力图 。 可以看到 ， 某些 token 不恰当地出现在句子的其他 token 上 。
例如在英文句子中 ， 「drawing」、「new」和「dog」分别对「portrait」、「york」和「food」这几个词有高注意力权重 ， 但这是不合适的 。 而在中文句子中 ， 汉字「拍」、「北」和「长」分别对「卖」「京」「市」有高注意力权重 ， 这也是不合适的 。
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下图 2 显示了中英文相同句子粗粒度模型的首层注意力图 。
在英文句子中 ， 单词组成的短语包括「drawing room」、「york minister」和「dog food」 ， 前两个句子中的注意力是恰当的 ， 但最后一个句子则因为不正确的标记化而出现了不恰当的注意力 。 类似地 ， 在中文句子中 ， 高注意力权重的「球拍（bat）」和「京城（capital）」都是合理的 ， 但「市长（mayor）」不合理 。 但请注意：错误的标记化是不可避免的 。
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接下来详细解读 AMBERT 模型的细节和实验结果 。
AMBERT 模型
研究者在下图 3 中给出了 AMBERT 的整体框架 。 AMBERT 以文本作为输入 ， 其中 ， 文本要么是单个文档中的长序列 ， 要么是两个不同文档中两个短序列的级联 。 接着在输入文本上进行标记化 ， 以获得细、粗粒度的 token 序列 。
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