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tensorflow 2.0+ 预训练BERT模型的文本分类

大数据技术与机器学习

发布于 2021-04-22 03:24:27

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基于transformers的语言模型在许多不同的自然语言处理(NLP)基准任务测试上都取得了很大进展。迁移学习与大规模的transformers语言模型训练的结合正在成为现代NLP的一个标准。在这篇文章,我们对transformers体系结构和文本分类问题做一些必要的理论介绍。然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。

文本分类–问题及公式

一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。我们有数据集D，在文档中包含文本序列，如

这里 Xi 是每一段文本而N 是文本的个数。

实现分类的算法称为分类器。文本分类可以根据目标性质分为不同的任务：

多分类问题(multi-class classification)

多标签问题(multi-label classification)

多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。

为什么选择transformers？

在这篇文章中，我们不会详细讨论transformers架构。然而了解 NLP 中的一些难点还是很有用的。NLP 中有两个相辅相成的重要概念：

word embeddings

https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding

language model

https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model

transformers用于构建语言模型，而embeddings 是可以用于预训练的附属品。

基于 RNNs/LSTMs 的方法

大多数较旧的语言建模方法都基于 RNN（recurrent neural network）。简单的 RNN 存在梯度消失/梯度爆炸问题，所以无法对较长的上下文依赖关系进行建模。它们大多数被所谓的长短期记忆网络模型（LSTMs）所取代, 该神经网络也是 RNN 的一个变种形式，但可以捕获文档中较长的上下文。然而，LSTM 只能单向处理序列，因此基于 LSTM 的最先进方法演变为双向 LSTM，此结构可以从左到右以及从右到左读取上下文。基于LSTM有非常成功的模型，如ELMO或 ULMFIT，这些模型仍然适用于现在的NLP任务。

基于transformers架构的方法

双向 LSTM 的主要限制之一是其顺序性，这使得并行训练非常困难, transformer 架构通过注意力机制(Vashvani et al. 2017) 完全取代LSTM来解决这一个问题。在注意力机制中，我们把整个序列看作一个整体, 因此并行训练要容易得多。我们可以对整个文档上下文进行建模，并使用大型数据集以无人监督学习的方式进行预训练，并微调下游任务。

最先进的transformers模型

有很多基于transformers的语言模型。最成功的是以下这些（截至2020年4月）

Transformer (Google Brain/Research)

BERT (Google Research)

GPT-2 (OpenAI)

XLNet (Google Brain)

CTRL (SalesForce)

Megatron (NVidia)

Turing-NLG (Microsoft)

这些模型之间略有差异，而BERT一直被认为是许多 NLP 任务中最先进的模型。但现在看来，它已被同样来自谷歌的 XLNet 所超越。XLNet 利用置换语言建模，该模型对句子中所有可能的单词排列进行自动回归模型。我们将在本文中使用基于 BERT 的语言模型。

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) (Devlint et al., 2018) 是一种预训练语言表示的方法。我们不会讨论太多细节，但与原始transformers (Vaswani et al., 2017) 的主要区别是, BERT没有解码器, 但在基本版本中堆叠了12个编码器，而且在更大的预训练模型中会增加编码器的数量。这种架构不同于 OpenAI 的 GPT-2，它是适合自然语言生成（NLG）的自回归语言模型。

Tokenizer

官方 BERT 语言模型是使用切片词汇预训练与使用, 不仅token 嵌入, 而且有区分成对序列的段嵌入, 例如问答系统。由于注意力机制在上下文评估中不考虑位置，因此需要把位置信息嵌入才能将位置感知注入 BERT 模型。

需要注意的是，BERT限制序列的最大长度为 512 个token。对于比最大允许输入短的序列，我们需要添加 [PAD]，另一方面，如果序列更长，我们需要剪切序列。对于较长的文本段，您需要了解此对序列最大长度的 BERT 限制，请参阅此 GitHub issue 以了解进一步的解决方案。

非常重要的还有所谓的特殊token，例如 [CLS] token和 [SEP] token。[CLS] token将插入序列的开头，[SEP] token位于末尾。如果我们处理序列对，我们将在最后一个序列对的末尾添加额外的 [SEP] token。

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使用transformers库时，我们首先加载要使用的模型的标记器。然后，我们将按如下方式进行：

在实际编码中，我们将只使用encode_plus函数，它为我们完成所有这些步骤

预训练

预训练是BERT训练的第一阶段，它以无监督的方式完成，由两个主要任务组成：

masked language modelling (MLM)

next sentence prediction (NSP)

从高级别开始，在 MLM 任务中，我们用 [MASK] token替换序列中的一定数量的token。然后我们尝试预测掩蔽的token，MLM 有一些额外的规则，所以描述不完全精确，请查看原始论文(Devlin et al., 2018)以了解更多详细信息。

当我们选择句子对为下一个句子预测，我们将选择上一个句子之后的实际句子的50%标记为IsNext，其他 50% 我们从语料库中选择另一个句子，与上一个句子无关，标记为NotNext。

这两个任务都可以在文本语料库上执行，而无需标记样本，因此作者使用了诸如BooksCorpus (800m words), English Wikipedia (2500m words)等数据集。

微调（Fine-tuning）

一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类）的模型进行微调。我们可以看到，BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中，对于文本分类，我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。

预训练阶段需要显著的计算能力 (BERT base: 4 days on 16 TPUs; BERT large 4 days on 64 TPUs)。所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。当对文本分类进行微调时，我们可以选择几个方式，请参阅下图 (Sun et al. 2019)