中文BERT上分新技巧，多粒度信息来帮忙.pdf

《中文BERT上分新技巧，多粒度信息来帮忙》 在自然语言处理领域，中文BERT模型已经成为一种广泛使用的预训练模型，它以其强大的语义理解能力为诸多任务提供了有力支持。然而，中文BERT模型主要以单个汉字作为基本单位进行处理，这与中文语义以词为基本单位的特点存在一定的冲突。一篇发表在NAACL 2021的论文《Lattice-BERT: Leveraging Multi-Granularity Representations in Chinese Pre-trained Language Models》提出了一种新的方法，让BERT模型能够同时利用字和词的信息，从而在中文自然语言理解任务中取得更好的表现。 为了解决如何将字和词的信息融合并输入BERT的问题，该论文提出了“词格输入”（word lattice）的概念。词格是一种有向无环图，包含了句子中字和词的所有信息。例如，对于句子“研究生生活很充实”，词格可以直观地展示词与词之间的关系。为了使BERT能够处理这种非线性的信息结构，论文采用了“拍平”（flattening）技术，即将词格转换成一个线性序列，每个元素（无论是字还是词）都被视为一个token输入BERT。 然后，由于“拍平”操作会导致位置编码的挑战，论文设计了“词格注意力机制”来解决这个问题。在字级BERT中，注意力地图是通过两个字向量的内积计算得出的。而词格BERT则需要考虑位置编码的适应性，以及如何保持图结构信息的完整性。为此，论文引入了一个专门的位置编码函数，并通过四种方式结合字的表示和位置信息来计算注意力地图：绝对位置编码、相对位置编码、层叠关系编码以及路径编码。 1. 绝对位置编码：这是对原始BERT中位置编码的扩展，它表示token在句子中的起始位置，用于指示每个token的绝对顺序，但由于忽略了相对距离信息，其效果有限。 2. 相对位置编码：相对位置编码弥补了绝对位置编码的不足，它可以捕捉token之间的相对距离，有助于模型处理更长的文本序列。 3. 层叠关系编码：这是一种新的位置编码方式，它考虑了token之间的覆盖关系，区分了七种不同的层叠关系，进一步丰富了模型对文本结构的理解。 4. 路径编码：路径编码考虑了token之间在词格中的实际连接路径，它可以帮助模型更好地理解和处理复杂的语义关系。 通过这些创新，Lattice-BERT模型在多项自然语言理解任务上相对于字级BERT模型取得了性能提升，成为了提升中文任务分数的新技巧。此外，该论文还开源了实现代码，为研究人员提供了一个直接替换现有BERT模型的解决方案。 这篇论文展示了如何通过多粒度信息的融合和新颖的位置编码策略来增强BERT模型对中文文本的理解，这对于推动中文自然语言处理的发展具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化这些机制，以更好地处理其他语言或更复杂的文本结构。